主成分分析（PCA）與SVD奇異值分解
主要參考： https://www.zhihu.com/question/38417101/answer/94338598 http://blog.jobbole.com/88208/ 先說下PCA的主要步驟： 假設原始數據是10（行，樣例數 ...
原文：從矩陣（matrix）角度討論PCA（Principal Component Analysis 主成分分析）、SVD（Singular Value Decomposition 奇異值分解）相關原理
. 引言 本文主要的目的在於討論PAC降維和SVD特征提取原理，圍繞這一主題，在文章的開頭從涉及的相關矩陣原理切入，逐步深入討論，希望能夠學習這一領域問題的讀者朋友有幫助。 這里推薦Mit的Gilbert Strang教授的線性代數課程，講的非常好，循循善誘，深入淺出。 Relevant Link: . 可逆矩陣 x ：可逆矩陣的基本概念 對於數域K上的矩陣A，如果存在數域K上的矩陣B，使得： ...
2019-06-07 17:45 2 1157 推薦指數：
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