【线性代数】SVDPCA
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奇异值分解singular value decomposition,SVD






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


x,y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

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