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
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