机器学习基础--各种学习方式（12）--子空间估计与主成分分析

最新推荐文章于 2025-07-04 09:14:55 发布
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本文探讨了子空间估计和主成分分析这两种无监督学习方法的异同。子空间估计关注于使用少量参数准确捕捉数据相关属性的问题，而当决定因素呈线性关系时，则可归为主成分分析。

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子空间估计（subspace estimation）和主成分分析（principal component analysis）

相同点

　　都是无监督学习。
　　

不同点

　　我们可以用少量的参数，准确地捕获数据的相关属性吗？球的轨迹可以很好地用速度，直径和质量准确描述。裁缝们也有一组参数，可以准确地描述客户的身材，以及适合的版型。这类问题被称为子空间估计（subspace estimation） 问题。
　　如果决定因素是线性关系的，则称为主成分分析（principal component analysis）。

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