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奇异值分解singular value decomposition#xff0c;SVD principal component analysis,PCA
降维操作
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奇异值分解singular value decompositionSVD principal component analysis,PCA
降维操作
pca就是降维后使得信息损失最小 投影在坐标轴上的点越分散信息保留越多 pca的实现 数据基本的线性变化 协方差矩阵的特征向量就是R
协方差 xy正相关协方差大于零负相关协方差小于零 pca求解 SVD中的V矩阵就是pca中的R
