PCA 主成分分析 奇异值分解
来源:互联网 发布:api源码管理 编辑:程序博客网 时间:2024/05/31 19:15
奇异值与主成分分析(PCA)
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PCA的问题其实是一个基的变换,使得变换后的数据有着最大的方差。方差的大小描述的是一个变量的信息量,我们在讲一个东西的稳定性的时候,往往说要减小方差,如果一个模型的方差很大,那就说明模型不稳定了。但是对于我们用于机器学习的数据(主要是训练数据),方差大才有意义,不然输入的数据都是同一个点,那方差就为0了,这样输入的多个数据就等同于一个数据了。以下面这张图为例子:
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