PCA本质和SVD
一、一些概念 线性相关：其中一个向量可以由其他向量线性表出。 线性无关：其中一个向量不可以由其他向量线性表出，或者另一种说法是找不到一个X不等于0，能够使得AX=0。如果对于一个矩阵A来说它的列是 ...
原文：浅谈 PCA与SVD
前言 在用数据对模型进行训练时，通常会遇到维度过高，也就是数据的特征太多的问题，有时特征之间还存在一定的相关性，这时如果还使用原数据训练模型，模型的精度会大大下降，因此要降低数据的维度，同时新数据的特征之间还要保持线性无关，这样的方法称为主成分分析 Principal component analysis，PCA ，新数据的特征称为主成分，得到主成分的方法有两种：直接对协方差矩阵进行特征值分解和对 ...
2020-04-13 23:44 0 2425 推荐指数：
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