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 ...
原文：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 x dots x m right ，每一行表示一个n维样本。PCA将 n 维样本 x i 投影到一个低维空间中去从而实现降维。具体来说，可以从两个角度来约束投影 ...
2020-05-15 11:29 0 627 推荐指数：
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