SVD與PCA的聯繫
Welcome To My Blog 最主要的一點: 對矩陣進行PCA降維,一般是通過SVD實現的,而不是去計算原矩陣特徵的協方差矩陣. 當前數據爲p*n的矩陣X,n個樣本,每個樣本維度爲p SVD: Xpn = UΣV^t PCA: Xpn = App^t*Ypn (A是正交矩陣,由p個特徵的協方差矩陣的單位特徵向量構成;Y是在新維度下的數據表示) 將SVD與PCA聯繫起來 SVD: X*X^t
相關文章
- 1. PCA和SVD區別和聯繫
- 2. 淺談 PCA與SVD
- 3. 深刻理解PCA與SVD的關係
- 4. PCA與SVD學習之路
- 5. PCA和SVD
- 6. PCA SVD TSVD
- 7. 【轉】PCA + SVD
- 8. 降維（PCA、SVD、LDA）
- 9. 【機器學習】主元分析（PCA）以及與SVD的區別聯繫
- 10. Machine Learning in Action – PCA和SVD
- 更多相關文章...
- • Hibernate的級聯與反轉 - Hibernate教程
- • 系統定義的TypeHandler - MyBatis教程
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. PCA和SVD區別和聯繫
- 2. 淺談 PCA與SVD
- 3. 深刻理解PCA與SVD的關係
- 4. PCA與SVD學習之路
- 5. PCA和SVD
- 6. PCA SVD TSVD
- 7. 【轉】PCA + SVD
- 8. 降維（PCA、SVD、LDA）
- 9. 【機器學習】主元分析（PCA）以及與SVD的區別聯繫
- 10. Machine Learning in Action – PCA和SVD