原点を中心に配置するために、中心に配置してスケーリングする必要のあるデータがあります。次に、最大分散の方向がx軸上になるように、データを回転させる必要があります。次に、データと共分散の平均が計算されます。共分散行列の最初の要素を1にする必要があります。これはスケーリング係数を調整することによって行われると思いますが、スケーリング係数がどうあるべきかがわかりません。
データを中央に配置するために平均を取り、回転させるためにSVDを使用しますが、スケーリングは依然として私の問題です。
signature = numpy.loadtxt(name, comments = '%', usecols = (0,cols-1))
signature = numpy.transpose(signature)
#SVD to get D so that data can be scaled by 1/(highest singular value in D)
U, D, Vt = numpy.linalg.svd( signature , full_matrices=0)
cs = utils.centerscale(signature, scale=False)
signature = cs[0]
#plt.scatter(cs[0][0],cs[0][1],color='r')
#SVD so that data can be rotated so that direction of most variance is on x-axis
U, D, Vt = numpy.linalg.svd( signature , full_matrices=0)
cs = utils.centerscale(signature, center=False, scalefactor=D[0])
U, D, Vt = numpy.linalg.svd( cs[0] , full_matrices=0)
D = numpy.diag(D)
norm = numpy.dot(D,Vt)
以下は、ノルムの平均とcovの結果の例です(テストケースではresを使用しています)。
**********************************************************************
Failed example:
print numpy.mean(res, axis=1)
Expected:
[ 7.52074907e-18 -6.59917722e-18]
Got:
[ -1.22008884e-17 2.41126563e-17]
**********************************************************************
Failed example:
print numpy.cov(res, bias=1)
Expected:
[[ 1.00000000e+00 9.02112676e-18]
[ 9.02112676e-18 1.40592827e-01]]
Got:
[[ 4.16666667e-03 -1.57698124e-19]
[ -1.57698124e-19 5.85803446e-04]]
**********************************************************************
1 items had failures:
2 of 4 in __main__.processfile
***Test Failed*** 2 failures.
共分散行列の最初の要素を除いて、すべての値は無関係です。最初の要素は1つである必要があります。
どこを見ても答えが見つかりません。どんな助けでもいただければ幸いです。