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
相关文章
- 1. PCA和SVD区别和联系
- 2. 浅谈 PCA与SVD
- 3. 深刻理解PCA与SVD的关系
- 4. PCA与SVD学习之路
- 5. PCA和SVD
- 6. PCA SVD TSVD
- 7. 【转】PCA + SVD
- 8. 降维（PCA、SVD、LDA）
- 9. 【机器学习】主元分析（PCA）以及与SVD的区别联系
- 10. Machine Learning in Action – PCA和SVD
- 更多相关文章...
- • Hibernate的级联与反转 - Hibernate教程
- • 系统定义的TypeHandler - MyBatis教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/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
- 1. 外部其他进程嵌入到qt FindWindow获得窗口句柄 报错无法链接的外部符号 [email protected] 无法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的应用-TOPK问题
- 6. 实例演示ElasticSearch索引查询term,match,match_phase,query_string之间的区别
- 7. 数学基础知识 集合
- 8. amazeUI 复择框问题解决
- 9. 背包问题理解
- 10. 算数平均-几何平均不等式的证明,从麦克劳林到柯西
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. PCA和SVD区别和联系
- 2. 浅谈 PCA与SVD
- 3. 深刻理解PCA与SVD的关系
- 4. PCA与SVD学习之路
- 5. PCA和SVD
- 6. PCA SVD TSVD
- 7. 【转】PCA + SVD
- 8. 降维（PCA、SVD、LDA）
- 9. 【机器学习】主元分析（PCA）以及与SVD的区别联系
- 10. Machine Learning in Action – PCA和SVD