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：funk_SVD 个人理解
目标函数： J frac left R PQ right lambda left left P right left Q right right 矩阵R为 m times n 的稀疏矩阵 sparse matrix ,考虑用 P m times r 和 Q r times n 两个矩阵的乘积 hat R 去逼近矩阵R，误差用SSE，后面面 两项为 正则项。 ，Gradient Descent J ...
2018-10-13 14:46 0 851 推荐指数：
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