机器学习笔记 - 迹算子(跟踪运算符)

1、什么是矩阵的迹？

        迹是方阵对角线上所有值的总和。主成分分析（PCA）会用到它。

        下面这样一个矩阵A。则它的迹为2+7+5=14。

        Numpy 提供了函数 trace() 来计算它：

A = np.array([[2, 9, 8], [4, 7, 1], [8, 2, 5]])
A_tr = np.trace(A)

        求得14。

2、L2范数和迹的性质

        指定矩阵的 Frobenius 范数。 Frobenius 范数相当于矩阵的L2范数(之前的章节讲过)。

        它定义为：