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主成分分析についてです。主成分を導出する際に、分散を制約条件下(ノルム1など)で最大化するためにラグランジュの未定乗数法が用いられますが、本当にラグランジュの未定乗数法は使用できるのでしょうか?
具体的にはラグランジュの未定乗数法は最大値を求めたい函数fが連続で、定義域がコンパクトみたいな条件があった気がするのですが、それは満たされているのでしょうか?証明と共に教えて頂きたいです。

A 回答 (1件)

完璧に理解している訳ではないので、お許しを頂きたいのですが、



(1)例えば第1主成分得点を、z1=a1u1+a2u2(uは基準化した標本座標)というように線形式を「仮定して」いるので、a1,a2により偏微分可能。

(2)分散=a1^2+a2^2+2Ra1a2(Rはx1,x2の相関係数)を導出し、この分散の最大化だと、a1,a2の値が大きければ、分散はいくらでも大きくできるので、そこでコンパクトな空間にするために、a1^2+a2^2=1とか(L2ノルム、値はいくらでも良いが有限)という「制限」を設けている。

のだと思います。

実際に、ラグランジェの未定係数法で解法を示した本がありましたので、参考までに挙げておきます。ただし、2次元の場合です。

永田靖・棟近雅彦(2001)「多変量解析法入門」,サイエンス社,pp135-139

さすがに、p次元のケースはスペクトル分解による解法が示されていました。
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