SVD与PCA的联系
Welcome To My Blog 最主要的一点: 对矩阵进行PCA降维,一般是通过SVD实现的,而不是去计算原矩阵特征的协方差矩阵. 当前数据为p*n的矩阵X,n个样本,每个样本维度为p SVD: Xpn = UΣV^t PCA: Xpn = App^t*Ypn (A是正交矩阵,由p个特征的协方差矩阵的单位特征向量构成;Y是在新维度下的数据表示) 将SVD与PCA联系起来 SVD: X*X^t
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