PCA,SVD

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PCA, SVD以及代码示例

本文是对PCA和SVD学习的整理笔记,为了避免很多重复内容的工作,我会在介绍概念的时候引用其他童鞋的工作和内容,具体来源我会标记在参考资料中. 一.PCA (Principle component analysis) PCA(主成分分析)通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 为什么需要降维?以下图为例,图c中的点x y 呈现明显线性相关,假如以数据其实以数据点分布的方向的直线上的投影(一维)已经能够很好的描述这组数据特点了 .…

降维【PCA & SVD】

PCA(principle component analysis)主成分分析理论依据最大方差理论最小平方误差理论一.最大方差理论(白面机器学习) 对一个矩阵进行降维,我们希望降维之后的每一维数据能够有大的方差. 为什么呢? 因为每一维的方差越大,说明数据之间区分度高,想象一个极端的情况,降维之后的数据集所有维度都是一样的值,方差为0,那么数据就没什么意义了,因为退化成了一条数据. 二维图生动形象推导过程对于n个样本,m维特征 (v1, v2, v3 ... vn), vi是m…

PCA的数学原理 https://www.zhihu.com/question/34143886/answer/196294308 奇异值分解的揭秘(二):降维与奇异向量的意义奇异值分解的揭秘(一):矩阵的奇异值分解过程浅谈张量分解(三):如何对稀疏矩阵进行奇异值分解? 如何直观地理解「协方差矩阵」? PCA(主成分分析) 奇异值分解(SVD) 奇异值的物理意义是什么? https://www.zhihu.com/question/22237507/answer/53804902 https…

matlab练习程序（PCA<SVD>）

clear all;close all;clc;img1=imread('Corner.png');img2=imread('Corner1.png');img3=imread('Corner2.png'); img1=imresize(img1,[35 90]); %Matlab的svd不支持太大的数据,我把数据变小了.img2=imresize(img2,[35 90]);img3=imresize(img3,[35 90]); [height width]=size(img2);a=res…

# 机器学习算法总结-第五天(降维算法PCA/SVD)

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What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD?

What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD? 36 FOLLOWERS Last asked: 30 Sep, 2014 QUESTION TOPICS Singular Value Decomposition Principal Component Analysis Intuitive Explanations Statistics (academic discipline) Machine Lear…

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[机器学习 ]PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做

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