锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

基于矩阵奇异值分解的修正主成分分析法

睿知经验分享

对称矩阵分解的特征向量是基于谱分析的，而奇异value分解是谱分析理论在任意矩阵上的推广 。奇异Value分解奇异Value分解(奇异值分解，SVD)是线性代数中重要的矩阵/123，它不同于只适用于实对称的特征/方法-4矩阵，而奇异value分解可以适用于任何实对称矩阵 。

1、 奇异值 分解是什么原理?这是矩阵分解in矩阵的一个方法 。找到矩阵的值，然后按照步骤操作 。奇异Value分解:是线性代数中重要的矩阵-4/ ， 分析中是矩阵 normal 。奇异Value分解在某些方面类似于对称矩阵以及基于特征向量的对角化 。但是，这两个矩阵-4/尽管有相关性，但明显不同 。

2、什么是 奇异值 分解? 矩阵对于迹方阵的对角元素之和SingularValueDecompression奇异value分解非常有用 。对于矩阵A(p*q)有一个U. B(p*q)(由对角矩阵和增广行或列组成)满足AU*B*VU和V中A的奇异向量，B中A的奇异值AA 的特征向量形成u ， BB的特征值形成AA的特征向量形成V ， A 的特征值(同AA )形成BB。

如果A是复数矩阵 ， B中奇异的值仍然是实数 。SVD提供了关于A的一些信息，比如非零奇异值的个数(B的阶)与A相同，一旦确定了阶，U的前k列就构成了A的列向量空间的正交基 。在数值分析中，由于数值计算误差、测量误差、噪声和病态矩阵，零奇异值通常显示为很小的数 。A 矩阵 分解是矩阵的简单或熟悉的组合，便于讨论和计算 。

3、 奇异值 分解是什么年级的奇异Value分解是什么档次奇异Value分解某些方面的对称性矩阵或Hermite 。但是，这两个矩阵-4/尽管有相关性，但明显不同 。对称矩阵分解的特征向量是基于谱分析的，而奇异value分解是谱分析理论在任意矩阵上的推广 。什么是矩阵奇异value和奇异value分解对于R 矩阵A_{m\timesn}的任意秩？

4、主成分分析(PCA【基于矩阵奇异值分解的修正主成分分析法】在许多领域的研究和应用中，往往需要观察大量反映事物的变量，收集大量数据进行分析，寻找规律 。多变量大样本无疑会为研究和应用提供丰富的信息 ， 但也在一定程度上增加了数据收集的工作量 。更重要的是，在大多数情况下，很多变量之间可能存在相关性，增加了问题分析的复杂性，给分析带来不便 。如果单独分析每个指标，分析往往是孤立的，而不是全面的 。

    推荐阅读


    上一篇：需求分析师职业规划

    下一篇：下图分析7节点二叉树的先序