Python - 降维（PCA、核PCA、SVD、高斯随机映射和 NMF）

时间 2020-01-25

标签 python pca svd 高斯随机映射 nmf 栏目 Python 繁體版

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如下内容来自《Python数据科学指南》降维方法比较： PCA：计算代价高昂，特征向量得存在线性相关。核PCA: 特征向量是非线性相关也能够。 SVD：比PCA更能解释数据，由于是直接做用于原数据集，不会像PCA同样，将相关变量转换为一系列不相干的变量。另外，PCA是单模因子分析方法，行列表明的是相同的实体，而SVD是双模因子（即适用两类实体矩阵），能够运用在文本挖掘中，行对应词，列对应文档。

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