PCA和SVD的區別與聯系理解
SVD和PCA是兩種常用的降維方法，在機器學習學習領域有很重要的應用例如數據壓縮、去噪等，並且面試的時候可能時不時會被面試官問到，最近在補課的時候也順便查資料總結了一下。 主成分分析PCA 對於樣本集\(X_{m\times n}=\left \{x_{1};x_{2};\dots ;x_{m ...
原文：如何理解pca和svd的關系?
主成分分析和奇異值分解進行降維有何共同點 矩陣的奇異值分解 當矩陣不是方陣，無法為其定義特征值與特征向量，可以用一個相似的概念來代替：奇異值。 通常用一種叫奇異值分解的算法來求取任意矩陣的奇異值： 抽象的概念要用具體的方式理解，來看幾張圖： 上圖中的紅色區域是一個以原點為中心的單位圓。圓當中的任意一點可以用向量 x 標示，且 x 滿足： 給定一個 的方陣： 利用 MATLAB 對 A 做奇異值分解 ...
2018-08-20 23:17 0 4942 推薦指數：
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