PCA SVD TSVD

時間 2021-01-19

標籤 PCA SVD TSVD 降維简体版

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一、PCA 數學推導過程：假設有n×d矩陣X，每一行是一個d維樣本xi，尋找投影方向vj以最大化投影方差： λj是特徵向量vj對應的特徵值。可以發現當投影方向是CC的最大特徵值對應的特徵向量時，投影方向上數據的方差最大。所以用PCA進行降維時通常選取較大特徵值對應的特徵向量作爲投影方向：XVk，Vk是最大的k個特徵值對應的特徵向量矩陣。代碼實現： #零均值化 def zeroMean(da

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1. PCA和SVD
2. 【轉】PCA + SVD
3. 降維（PCA、SVD、LDA）
4. 淺談 PCA與SVD
5. SVD與PCA的聯繫
6. PCA與SVD學習之路
7. Machine Learning in Action – PCA和SVD
8. 深刻理解PCA與SVD的關係
9. PCA和SVD區別和聯繫
10. PCA, SVD以及代碼示例
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