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值： 抽象的概念要用具体的方式理解，来看几张图： 上图中的红色区域是一个以原点为中心 ...
原文：通俗理解PCA
怎么跟你奶奶解释PCA 年 月 日 JKYU 前言 PCA principal component analysis 是一个遍地可见的处理数据的方法，但是理解起来好像有点困难。 爱因斯坦说，如果没法跟你奶奶解释清楚一个东西，你就还没算真正理解它。看完这篇 教程 后，不妨回家试一试: 正文 想象下你正在家庭聚餐. great grandma:听说你最近在研究 Pee See Ay 啊， 能告诉我那是 ...
2018-01-14 15:22 0 1687 推荐指数：
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转自：https://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70739368 1 信息熵以及引出条件熵 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所 ...
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