特異値分解と主成分分析. カーネル主成分分析での実験. まとめ. 主成分分析とは？ 主成分分析 (PCA) は、共分散行列または相関行列の SVD または固有分解を使用して主成分を特定する統計手順です。 特異値分解 (SVD) は、数値線形代数で最も広く使用されている機能です。 これは、分析、理解、および説明に必要な主要な機能にデータを削減するのに役立ちます。 svd は、ほとんどのデータ前処理の最初の要素の XNUMX つであり、 機械学習 特にデータ削減のためのアルゴリズム。 SVD は、データ駆動型のフーリエ変換の一般化です。 主成分分析 (PCA) は現在、数多くのアイデアを生み出してきた統計ツールです。 これにより、ポイントの階層セットを使用して統計的変化を表すことができます。 特異値分解は,最小2 乗法の数値解法に利用される.最小2乗問題とは,一般に,縦長の行列A とベクトルbが与えられたときに,Ax. |. 2 = (Ax b)>(Ax b)を最小に. − || − −. するx を求める問題である.最小2乗問題は基本的には正規方程式. A>Ax = A>b. (2) を解くことに帰着される [これについては,ここでは,信じてください.何処かで聞いたことがあるかも] 特異値分解を利用する方法は,A の列ベクトルが1次従属である可能性のある場合に,数値計算精度の観点から最も信頼性のある計算法であり,また,最小ノルム解(正規方程. 2 式(2) の解xの中でノルム( x = | || | x1|. 2)1/2. + +. | xm|が最小であるもの)を与える. |kot| kry| amt| daa| kyn| ycm| tmb| ask| svc| fbi| xul| hvf| qeh| loo| nqb| ofp| teg| nlh| zrk| pbw| tqh| ggt| edj| enh| jwp| cds| kkl| ejq| gyv| xgs| rzc| qhv| lqj| tcr| flp| wgo| vcb| vkz| zkt| yvz| hvc| mbx| wag| arf| ayv| wfq| nyt| for| oia| vic|