PCA本質和SVD
一、一些概念 線性相關：其中一個向量可以由其他向量線性表出。 線性無關：其中一個向量不可以由其他向量線性表出，或者另一種說法是找不到一個X不等於0，能夠使得AX=0。如果對於一個矩陣A來說它的列是 ...
原文：淺談 PCA與SVD
前言 在用數據對模型進行訓練時，通常會遇到維度過高，也就是數據的特征太多的問題，有時特征之間還存在一定的相關性，這時如果還使用原數據訓練模型，模型的精度會大大下降，因此要降低數據的維度，同時新數據的特征之間還要保持線性無關，這樣的方法稱為主成分分析 Principal component analysis，PCA ，新數據的特征稱為主成分，得到主成分的方法有兩種：直接對協方差矩陣進行特征值分解和對 ...
2020-04-13 23:44 0 2425 推薦指數：
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