主成分分析（PCA）与SVD奇异值分解
主要参考： https://www.zhihu.com/question/38417101/answer/94338598 http://blog.jobbole.com/88208/ 先说下PCA的主要步骤： 假设原始数据是10（行，样例数 ...
原文：从矩阵（matrix）角度讨论PCA（Principal Component Analysis 主成分分析）、SVD（Singular Value Decomposition 奇异值分解）相关原理
. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理，围绕这一主题，在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入，逐步深入讨论，希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助。 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程，讲的非常好，循循善诱，深入浅出。 Relevant Link: . 可逆矩阵 x ：可逆矩阵的基本概念 对于数域K上的矩阵A，如果存在数域K上的矩阵B，使得： ...
2019-06-07 17:45 2 1157 推荐指数：
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