Python - 降維（PCA、核PCA、SVD、高斯隨機映射和 NMF）

時間 2020-01-25

標籤 python pca svd 高斯隨機映射 nmf 欄目 Python 简体版

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如下內容來自《Python數據科學指南》降維方法比較： PCA：計算代價高昂，特徵向量得存在線性相關。核PCA: 特徵向量是非線性相關也能夠。 SVD：比PCA更能解釋數據，由於是直接做用於原數據集，不會像PCA同樣，將相關變量轉換爲一系列不相干的變量。另外，PCA是單模因子分析方法，行列表明的是相同的實體，而SVD是雙模因子（即適用兩類實體矩陣），能夠運用在文本挖掘中，行對應詞，列對應文檔。

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