PCA和SVD关系
来源:互联网 发布:淘宝首页的广告位 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 03:20
最近有用到PCA降维,其中涉及到SVD,看了一些博客,挑选其中的几篇。
PCA的简单推导
PCA有两种通俗易懂的解释,1)是最大化投影后数据的方差(让数据更分散);2)是最小化投影造成的损失。这两个思路最后都能推导出同样的结果。
下图应该是对PCA第二种解释展示得最好的一张图片了(ref:svd,pca,relation)
图示的数据都已经去中心化了(中心点为原点),这一步操作可以简单地通过
可以看到PCA所谓的降维操作就是找到一个新的坐标系(旋转的两条直线式垂直的,我们可以用一组标准正交基
假设我们要找的投影方向是
转载:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/53150883
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