降維方法PCA與SVD的聯系與區別
在遇到維度災難的時候，作為數據處理者們最先想到的降維方法一定是SVD(奇異值分解)和PCA(主成分分析)。 兩者的原理在各種算法和機器學習的書籍中都有介紹，兩者之間也有着某種千絲萬縷的聯系。本文在簡單介紹PCA和SVD原理的基礎上比較了兩者的區別與聯系，以及兩者適用的場景和得到的效果 ...
原文：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 x dots x m right ，每一行表示一個n維樣本。PCA將 n 維樣本 x i 投影到一個低維空間中去從而實現降維。具體來說，可以從兩個角度來約束投影 ...
2020-05-15 11:29 0 627 推薦指數：
相關推薦
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 ...
淺談 PCA與SVD
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 ...
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 ...
關於PCA和SVD的認識
我想如果線性代數中向量空間的基底、坐標、基變換與坐標變換的內容理解的比較成熟的話，那么對理解PCA和SVD的理解將是水到渠成的事。 一.數學基礎 基底： 若α1，α2，...，αn為向量空間Rn的一線性無關的向量組，且Rn中任一向量均可由α1，α2，...，αn線性表示，則稱 ...
matlab練習程序（PCA<SVD>）
參考： 1.http://iiec.cqu.edu.cn/wiki/index.php/SVD%E4%B8%8EPCA%E7%9A%84%E7%93%9C%E8%91%9B ...
PCA、SVD和協方差矩陣的關系
1、PCA ： Principle Component Analysis 主成分分析 2、SVD ： Singular Value Decomposition 奇異值分解 3、PCA在很多場合都有涉及，在數據紛繁難以選取時，一般都會采用PCA降維處理，值選取幾個主要的方向數據來進行分析 ...
數據預處理：PCA，SVD，whitening，normalization
數據預處理是為了讓算法有更好的表現，whitening、PCA、SVD都是預處理的方式： whitening的目標是讓特征向量中的特征之間不相關，PCA的目標是降低特征向量的維度，SVD的目標是提高稀疏矩陣運算的運算速度。 whitening whiten的目的是解除 ...