学习笔记239—矩阵的奇异值分解和主成分分析之间的关系

矩阵的奇异值分解和主成分分析之间的关系

矩阵的奇异值分解(SVD):

是针对当前矩阵的一种操作,求得当前矩阵的特征值。

其相关的应用有矩阵压缩,矩阵主要信息提取等。

主成分分析(PCA):

一般而言主成分分析是针对样本数据而言的,即统计量。而样本数据在未经过处理之前是无法反映出各统计量之间的关联,所以不能直接对其进行奇异值分解。

具体的操作是先对样本矩阵求其协方差矩阵,协方差矩阵就在数值上体现了各变量之间的关联,然后再对协方差矩阵进行奇异值分解,求得其较大的奇异值和对应的特征向量,完成主成分分析。

所以这两者一种是工具,一种是过程。


参考链接:https://blog.csdn.net/qq_37660876/article/details/105599053

posted @   何弈  阅读(180)  评论(0编辑  收藏  举报
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