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Dimension reduction：SVD

Singular Value Decomposition (SVD) 降维的目的是为了去除冗余的数据，数据压缩等。大部分的挖掘算法在高维空间上难以达到较好的效果。   奇异值用于降维的步骤： 1. 将样本构造成矩阵A 2. 对A进行奇异值分解 SVD(A)=[U, S, V] 3. U是AAT的特征向量矩阵，V是ATA的特征向量的矩阵，S是ATA和AAT的共同的特征值，从大到小 4. ...
降为SVD 
zhou85xin 评论(0) 有1871人浏览 2012-05-09 09:02

Dimension reduction:PCA

Principal Components Analysis(PCA) PCA算法的步骤 a. 计算样本集的协方差矩阵S     S的值表示样本之间的相关性，大于0说明是正相关；小于0，说明是负相关；等于0，说明相互独立，不相关 b. 计算S的特征向量和特征值，按从大到小排序。 c.  设置要映射的低维空间维数k，取前k个特征值对应的特征向量作为降为的结果。   为什么选用协方差矩阵， ...
降为PCA 
zhou85xin 评论(0) 有1396人浏览 2012-05-09 09:02

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