Razlike između raspadanja pojedinačnih vrijednosti (SVD) i glavne komponente analize (PCA)
Raspodjela singularne vrijednosti (SVD) vs komponente glavne komponente (PCA)
Razlikovanje između razgradnje pojedinačne vrijednosti (SVD) i glavne komponente analize (PCA) može se pregledati i raspravljati najbolje ocrtavajući što svaki koncept i model ima za ponuditi i opremiti. Rasprava u nastavku vam može pomoći da ih razumijete.
U proučavanju apstraktne matematike, kao što je linearna algebra, što je područje koje se tiče i zainteresirano za proučavanje brojabilno beskonačnih dimenzionalnih vektorskih prostora, potrebno je pojedinačno raspadanje vrijednosti (SVD). U postupku dekompozicije matrice stvarnom ili složenom matricom, pojedinačna razgradnja vrijednosti (SVD) je korisna i korisna u korištenju i primjeni obrade signala.
U formalnom pisanju i člancima, pojedinačna razgradnja vrijednosti m × n stvarne ili složene matrice M je faktorizacija oblika
Razvijanje singularne vrijednosti (SVD) također je bilo potrebno u razumijevanju teorija i činjenica o obrnutim problemima i vrlo je korisno u procesu identifikacije koncepata i stvari kao što je Tikhonov. Tikhonovova regulacija je zamisao Andreyja Tikhonova. Ovaj proces se široko koristi u metodi koja uključuje i koristi uvođenje više informacija i podataka tako da se može riješiti i odgovoriti nepravilnim problemima.
U kvantnoj fizici, osobito u informatičkoj kvantnoj teoriji, pojmovi pojedinačne raspadanja vrijednosti (SVD) također su bili vrlo važni. Schmidt Decomposition ima koristi jer je omogućio otkrivanje dva kvantna sustava koji se prirodno razgrađuju i kao rezultat je dao i pružio vjerojatnost da će biti upleten u pogodan okoliš.
Posljednje, ali ne i najmanje važno, pojedinačna razgradnja vrijednosti (SVD) podijelila je svoju korisnost za numerička vremenska prognoza gdje se može koristiti u skladu s metodama Lanczosa kako bi se više ili manje točne procjene o brzom razvoju perturbacija predviđanja vremenskih ishoda.
S druge strane, glavna komponenta analiza (PCA) je matematički proces koji primjenjuje ortogonalnu transformaciju za promjenu i kasnije skup značajnih opažanja vjerojatno povezanih i povezanih varijabli u unaprijed određenu vrijednost linearno uncorrelated elemenata nazvanih "glavne komponente. ”
Principal Component Analysis (PCA) također je definirana u matematičkim standardima i definicijama kao ortogonalna linearna transformacija u kojoj ona mijenja i mijenja ili transformira podatke u potpuno novi koordinatni sustav. Kao posljedica toga, najveća i najbolja odstupanja od svake pretpostavljene projekcije informacija ili podataka nalazi se na istoj koordinatnoj poziciji koja se obično naziva i naziva "prva glavna komponenta", a "sljedeća najbolja druga najveća varijanta" na sljedećoj koordinatnoj poziciji, Kao rezultat toga, treći i četvrti i ostali uskoro slijede.
Godine 1901. Karl Pearson je imao prilike izumiti glavnu komponentnu analizu (PCA). Trenutno je to vrlo korisno i korisno za analizu istražnih podataka i za stvaranje i sastavljanje prediktivnih modela. U stvarnosti, glavna komponenta analiza (PCA) je najlakša, najmanje složena vrijednost istinskog svojstvenog vektora baziranog multivarijatnog sustava analiza. U većini slučajeva može se pretpostaviti da je operacija i proces sličan onome što otkriva unutarnju strukturu i program informacija i podataka na način koji uvelike objašnjava varijancu podataka.
Nadalje, glavna komponenta analiza (PCA) često je često povezana s faktorskom analizom. U tom kontekstu, faktorska analiza se promatra kao redovita, tipična i obična domena koja uključuje i uključuje pretpostavke s obzirom na temeljnu i originalnu predodređenu strukturu i slojeve za rješavanje vlastitih vektora pomalo različitog matriksa.
Sažetak:
