线性代数及其应用（最小二乘、PCA、SVD）
） 最小二乘问题的几何描述（寻找距离最近的投影） ...
原文：PCA与SVD应用中负号问题
最近应用pca时遇到一个问题：自己写的pca过程和调用sklearn中的pca最后得到转换空间后的矩阵总有负号差异，后来通过读源码，常识，发现了问题原因： 简单说一下pca的实现，首先对于一个矩阵X，我们计算X XT，显然这个一个半正定矩阵，可以做特征值分解，然后取出k个最大的特征值及其对应的特征向量就可以表达整个原矩阵。若X XT p p，因为p是单位矩阵，所以p pT，即X XT p p T， ...
2018-08-22 19:00 0 920 推荐指数：
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