主成分分析PCA和奇異值分解（1）
矩陣分解： 用新的n個新特徵向量，讓數據能夠被壓縮到少數特徵上，並且總信息量不損失太多的技術叫做矩陣分解。 PCA和SVD 是兩種不懂的降維算法，但都遵循降維過程，只不過矩陣分解的方法不同，信息量的衡量指標不同，。 PCA是用方差作爲信息量的衡量指標，方差越大，信息量越多， 降維步驟：
相關文章
- 1. 主成分分析（PCA）與奇異值分解(SVD）
- 2. 圖像處理——主成分分析PCA、奇異值分解SVD
- 3. EVD特徵值分解、SVD奇異值分解、PCA主成分分析
- 4. 通俗易懂的講解奇異值分解(SVD)和主成分分析(PCA)
- 5. 奇異值分解與PCA
- 6. PCA之奇異值分解
- 7. 奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義索引(LSI)
- 8. 矩陣奇異值分解(SVD)與主成份分析(PCA)詳解
- 9. 主成份(PCA)與奇異值分解(SVD)的通俗解釋
- 10. pca主成成分分析
- 更多相關文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • IP地址分配（靜態分配+動態分配+零配置） - TCP/IP教程
- • Git五分鐘教程
- • 算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
