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 ...
原文：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。 一 SVD . 特征值分解 在说奇异值分解之前，先说说特征值分解，特征值分解 A PDP ，只对A为正交矩阵来说 ...
2018-07-08 16:45 2 5677 推荐指数：
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PCA降维
概念 在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。 降维方法 ...
PCA降维
转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解 ...
PCA降维的原理、方法、以及python实现。
参考：菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法，也就是我们不需要标签也能对数据做降维，这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢？ 例如D维变量构成的数据集，PCA的目标 ...