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PCA和SVD總結

1. PCA用來提取一個場的主要資訊(主成分分量),而SVD一般用來分析倆個場的相關關係。倆者在具體的實現方法上也有不同,SVD是通過矩陣奇異值分解的方法分解倆個長的協方差矩陣的,而PCA是通過分解一個場的協方差舉證

2. PCA可用於特徵的壓縮、降維;當然也能去噪等;如果將矩陣轉置後再用PCA,相當於去除相關度過大的樣本資料--但不常見;SVD能夠對一般矩陣分解,並可用於個性化推薦內容。

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