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 ...
原文：funk_SVD 個人理解
目標函數： J frac left R PQ right lambda left left P right left Q right right 矩陣R為 m times n 的稀疏矩陣 sparse matrix ,考慮用 P m times r 和 Q r times n 兩個矩陣的乘積 hat R 去逼近矩陣R，誤差用SSE，后面面 兩項為 正則項。 ，Gradient Descent J ...
2018-10-13 14:46 0 851 推薦指數：
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