A szinguláris érték disszipációja (SVD) és a főkomponens-elemzés (PCA) közötti különbségek A különbség a szinguláris érték dekompozíció (SVD) és a főkomponens-elemzés (PCA) közötti különbség
Elemzés (PCA)
A szinguláris érték dekompozíció (SVD) és a főkomponens elemzés (PCA) közötti különbségtételt a legjobban meg lehet tekinteni és megvitatni, azáltal, hogy felvázolják, hogy az egyes koncepciók és modellek mit kínálnak és kínálnak. Az alábbi beszélgetés segít megérteni azokat.
Absztrakt matematika, mint például a lineáris algebra tanulmányozása, amely egy érintett terület, és érdeklődik a számszerűen végtelen méretű vektorképek tanulmányozásához, Szinguláris érték diszompozíció (SVD) szükséges. Egy valódi vagy komplex mátrix mátrixbontási folyamatában a szinguláris érték dekompozíció (SVD) előnyös és előnyös a jelfeldolgozás alkalmazásában és alkalmazásában.
-1 ->A formális írásban és cikkekben egy m × n valós vagy összetett M-mátrix egyértékű bomlása a
Szinguláris értékbontás (SVD) is szükséges volt megérteni az inverz problémákkal kapcsolatos elméleteket és tényeket, és nagyon hasznos a fogalmak és dolgok azonosító folyamatában, mint például a Tikhonov. Tikhonov rendezése Andrey Tikhonov énekesnője. Ezt a folyamatot széles körben használják az olyan módszerben, amely magában foglalja és felhasználja több információ és adat bevezetését annak érdekében, hogy megoldást nyújthassanak és válaszolhassanak a rossz helyzetre.
A kvantumfizika, különösen az informatikai kvantumelméletben, a Szinguláris Értékbomlás (SVD) fogalmai is nagyon fontosak. A Schmidt-bomlást előnyben részesítik, mivel lehetővé tette két kvantumrendszer felfedezését, amelyek természetesen lebomlanak, és ennek eredményeként megadták és átadták annak valószínűségét, hogy bevonják a környezetbe.
Végül, de nem utolsósorban, a Singular Value Decomposition (SVD) megosztotta annak hasznosságát a számszerű időjárás-előrejelzésekhez, ahol a Lanczos-módszerekkel összhangban használható, hogy többé-kevésbé pontos becsléseket készítsen az időjárási viszonyok előrejelzésére.
Másrészről a főkomponens-elemzés (PCA) olyan matematikai folyamat, amely egy ortogonális transzformációt alkalmaz a változásra, majd később a valószínűleg kapcsolt és kapcsolt változók figyelemre méltó megfigyeléseinek sorát egy lineárisan nem korrelált elemek előre meghatározott értékére egy úgynevezett " főkomponensek."
A fő komponenselemzés (PCA) a matematikai szabványokban és definíciókban is ortogonális lineáris átalakulásként definiálódik, amelyben megváltoztatja vagy átalakítja az információkat egy teljesen új koordináta-rendszerré. Ennek eredményeképpen az információ vagy adatok feltételezett kivetítésének legnagyobb és legjobb eltérése az "első főkomponens" és a "következő legjobb második legnagyobb variancia" következő koordinátáján. Ennek eredményeképpen a harmadik és a negyedik, valamint a fennmaradó részt hamarosan követik.
1901-ben Karl Pearsonnek volt alkalmam a főkomponens elemzés (PCA) feltárására. Jelenleg ezt széles körben jóváhagyták, hogy nagyon hasznosak és hasznosak a feltáró adatok elemzésében és a prediktív modellek létrehozásában és összeállításában. Valójában a Principal Component Analysis (PCA) a valódi sajátvektor-alapú többváltozós elemzési rendszer legegyszerűbb, legkevésbé összetett értéke. A legtöbb esetben a művelet és a folyamat hasonlónak tekinthető, mint a belsõ struktúrát és az információs és adatformátumot, ami nagymértékben magyarázza az adatok varianciáját.
Továbbá, a főkomponens-elemzés (PCA) gyakran gyakran társul a faktorelemzéshez. Ebben a kontextusban a faktoranalízis rendszeres, tipikus és közönséges tartománynak tekinthető, amely magában foglalja és magában foglalja a feltételezést az alapvető és eredeti előrendezett struktúrával és a némileg eltérő mátrix sajátvektorainak megoldásával.
Összefoglaló:
- Az SVD-t elvont matematikában, mátrixbontásban és kvantumfizikában kell alkalmazni.
- A PCA hasznos statisztikában, különösen a feltáró adatok elemzésében.
- Mind az SVD, mind a PCA segítséget nyújt a matematika területén.
