PCA SVD TSVD

时间 2021-01-19

标签 PCA SVD TSVD 降维繁體版

原文原文链接

一、PCA 数学推导过程：假设有n×d矩阵X，每一行是一个d维样本xi，寻找投影方向vj以最大化投影方差： λj是特征向量vj对应的特征值。可以发现当投影方向是CC的最大特征值对应的特征向量时，投影方向上数据的方差最大。所以用PCA进行降维时通常选取较大特征值对应的特征向量作为投影方向：XVk，Vk是最大的k个特征值对应的特征向量矩阵。代码实现： #零均值化 def zeroMean(da

>>阅读原文<<

1. PCA和SVD
2. 【转】PCA + SVD
3. 降维（PCA、SVD、LDA）
4. 浅谈 PCA与SVD
5. SVD与PCA的联系
6. PCA与SVD学习之路
7. Machine Learning in Action – PCA和SVD
8. 深刻理解PCA与SVD的关系
9. PCA和SVD区别和联系
10. PCA, SVD以及代码示例
更多相关文章...

最新文章

1. Mud Puddles ( bfs )
2. ReSIProcate环境搭建
3. SNAT（IP段）和配置网络服务、网络会话
4. 第8章　Linux文件类型及查找命令实践
5. AIO介绍（八）
6. 中年转行互联网，原动力、计划、行动（中）
7. 详解如何让自己的网站/APP/应用支持IPV6访问，从域名解析配置到服务器配置详细步骤完整。
8. PHP 5 构建系统
9. 不看后悔系列！Rocket MQ 使用排查指南（附网盘链接）
10. 如何简单创建虚拟机（CentoOS 6.10）

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. PCA和SVD
2. 【转】PCA + SVD
3. 降维（PCA、SVD、LDA）
4. 浅谈 PCA与SVD
5. SVD与PCA的联系
6. PCA与SVD学习之路
7. Machine Learning in Action – PCA和SVD
8. 深刻理解PCA与SVD的关系
9. PCA和SVD区别和联系
10. PCA, SVD以及代码示例

>>更多相关文章<<