PCA和SVD總結

PCA實際上可以通過SVD去實現，PCA本質上就是SVD的列方向的一個降維，不僅SVD可以做列方向的降維，還能做行方向的降維。

PCA的推到需要用到兩個方面的知識：矩陣求導和拉格朗日乘子法。

矩陣求導：https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/80620518#commentBox

拉格朗日乘子法（看計算過程即可，大學學過，有點忘了）：https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E4%B9%98%E5%AD%90%E6%B3%95/1946079?fr=aladdin

PCA的推到過程很簡單：https://blog.csdn.net/qq_24464989/article/details/79834564

還有PCA和SVD的區別聯繫，可以看這個博客：https://blog.csdn.net/zhangdadadawei/article/details/50929574

 

看完這幾篇保證你對PCA和SVD瞭解的很徹底，感謝各位博主的付出，我就整理一下，方便大家查閱，自己也記一下