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奇异值分解singular value decomposition,SVD

【线性代数】SVD&PCA插图【线性代数】SVD&PCA插图(1)【线性代数】SVD&PCA插图(2)【线性代数】SVD&PCA插图(3)【线性代数】SVD&PCA插图(4)【线性代数】SVD&PCA插图(5)

principal component analysis,PCA

降维操作

pca就是降维后使得信息损失最小

【线性代数】SVD&PCA插图(6)

投影在坐标轴上的点越分散,信息保留越多

【线性代数】SVD&PCA插图(7)

【线性代数】SVD&PCA插图(8)

pca的实现

【线性代数】SVD&PCA插图(9)

数据基本的线性变化

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【线性代数】SVD&PCA插图(13)

【线性代数】SVD&PCA插图(14)

【线性代数】SVD&PCA插图(15)

协方差矩阵的特征向量就是R

协方差

【线性代数】SVD&PCA插图(16)

【线性代数】SVD&PCA插图(17)

x,y正相关,协方差大于零;负相关,协方差小于零

【线性代数】SVD&PCA插图(18)

【线性代数】SVD&PCA插图(19)

【线性代数】SVD&PCA插图(20)

【线性代数】SVD&PCA插图(21)

pca求解

【线性代数】SVD&PCA插图(22)

【线性代数】SVD&PCA插图(23)

SVD中的V矩阵就是pca中的R

【线性代数】SVD&PCA插图(24)

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