浅谈 PCA与SVD
analysis，PCA），新数据的特征称为主成分，得到主成分的方法有两种：直接对协方差矩阵进行特征值分解和 ...
原文：PCA本质和SVD
一 一些概念 线性相关：其中一个向量可以由其他向量线性表出。 线性无关：其中一个向量不可以由其他向量线性表出，或者另一种说法是找不到一个X不等于 ，能够使得AX 。如果对于一个矩阵A来说它的列是线性无关的，则AX ，只有 解，此时矩阵A可逆。 秩：线性无关向量个数。 基： 特征向量：向量X经过矩阵A旋转后，与原来的X共线，。即为特征值，表示向量的伸缩。如果把矩阵看成进行线性变化的矩阵 旋转，拉伸 ...
2016-09-06 19:39 0 6800 推荐指数：
相关推荐
如何理解pca和svd的关系?
主成分分析和奇异值分解进行降维有何共同点？ 矩阵的奇异值分解 当矩阵不是方阵，无法为其定义特征值与特征向量，可以用一个相似的概念来代替：奇异值。 通常用一种叫奇异值分解的算法来求取任意矩阵的奇异 ...
关于PCA和SVD的认识
我想如果线性代数中向量空间的基底、坐标、基变换与坐标变换的内容理解的比较成熟的话，那么对理解PCA和SVD的理解将是水到渠成的事。 一.数学基础 基底： 若α1，α2，...，αn为向量空间Rn的一线性无关的向量组，且Rn中任一向量均可由α1，α2，...，αn线性表示，则称 ...
matlab练习程序（PCA<SVD>）
参考： 1.http://iiec.cqu.edu.cn/wiki/index.php/SVD%E4%B8%8EPCA%E7%9A%84%E7%93%9C%E8%91%9B ...
PCA和SVD的区别与联系理解
SVD和PCA是两种常用的降维方法，在机器学习学习领域有很重要的应用例如数据压缩、去噪等，并且面试的时候可能时不时会被面试官问到，最近在补课的时候也顺便查资料总结了一下。 主成分分析PCA 对于样本集\(X_{m\times n}=\left \{x_{1};x_{2};\dots ;x_{m ...
PCA、SVD和协方差矩阵的关系
1、PCA ： Principle Component Analysis 主成分分析 2、SVD ： Singular Value Decomposition 奇异值分解 3、PCA在很多场合都有涉及，在数据纷繁难以选取时，一般都会采用PCA降维处理，值选取几个主要的方向数据来进行分析 ...
降维方法PCA与SVD的联系与区别
在遇到维度灾难的时候，作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析)。 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍，两者之间也有着某种千丝万缕的联系。本文在简单介绍PCA和SVD原理的基础上比较了两者的区别与联系，以及两者适用的场景和得到的效果 ...
数据预处理：PCA，SVD，whitening，normalization
数据预处理是为了让算法有更好的表现，whitening、PCA、SVD都是预处理的方式： whitening的目标是让特征向量中的特征之间不相关，PCA的目标是降低特征向量的维度，SVD的目标是提高稀疏矩阵运算的运算速度。 whitening whiten的目的是解除 ...