关于SVD 与 PCA的解释

本文深入探讨了SVD(奇异值分解)与PCA(主成分分析)两大统计学习方法,从直观理解到数学推导,全面解析其原理与应用。通过实例讲解,帮助读者掌握如何利用这两种方法进行数据降维和特征提取。
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参考:

1.SVD 与 PCA 的直观解释(1): 线性变换 https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/26757435

2.SVD 与 PCA 的直观解释(2): 特征值与特征https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/26760737

3.SVD 与 PCA (3): SVD的直观解释及推导 https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/26762531

4.SVD 与 PCA (4): PCA 主成分分析 https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/26763903

 

5.PCA算法及其应用(代码)https://blog.youkuaiyun.com/liu1194397014/article/details/53065264

转载于:https://my.oschina.net/u/567648/blog/1806800

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