Forskjeller mellom singular value decomposition (SVD) og Principal Component Analysis (PCA) Forskjellen mellom
Singular Value Decomposition (SVD) vs hovedkomponent Analyse (PCA)
Differensiering mellom Singular Value Decomposition (SVD) og Principal Component Analysis (PCA) kan ses og diskuteres best ved å skissere hva hvert konsept og modell har å tilby og gi. Diskusjonen nedenfor kan hjelpe deg med å forstå dem.
I studiet av abstrakt matematikk, som lineær algebra, som er et område som er opptatt av og er interessert i studiet av teltvis uendelige dimensjonale vektorgrupper, er det nødvendig med singulær verdi-dekomponering (SVD). I prosessen med matrise dekomponering av en ekte eller kompleks matrise, er singulær verdi dekomponering (SVD) gunstig og fordelaktig ved bruk og anvendelse av signalbehandling.
I formell skrift og artikler er singulærverdien dekomponering av en m × n ekte eller kompleks matrise M en faktorisering av skjemaet
Singular Value Decomposition (SVD) har også vært nødvendig for å forstå teorier og fakta om inverse problemer og er svært nyttig i å identifisere prosessen for begreper og ting som Tikhonov. Tikhonovs regularisering er et hjernebarn av Andrey Tikhonov. Denne prosessen brukes i stor grad i metoden som involverer og bruker innføringen av mer informasjon og data slik at man kan løse og svare på dårlige problemer.
I kvantfysikk, spesielt i informativ kvanteteori, har begreper Singular Value Decomposition (SVD) også vært svært viktige. Schmidt-dekomponeringen har blitt fordelt fordi den har tillatt at oppdagelsen av to kvantesystemer brytes ned naturlig, og som et resultat har gitt og innredet sannsynligheten for å være inntrappet i et bevegelsesmiljø.
Sist men ikke minst, har Singular Value Decomposition (SVD) delt sin brukbarhet for numeriske værsprognoser der det kan brukes i henhold til Lanczos metoder for å gjøre mer eller mindre nøyaktige estimater om rask utvikling av forstyrrelser til prediksjon av værutfall.
På den annen side er Principal Component Analysis (PCA) en matematisk prosess som bruker en ortogonal transformasjon til å endre og senere et sett med bemerkelsesverdige observasjoner av sannsynligvis forbundne og koblede variabler til en forhåndsordnet verdi av lineært ukorrelerte elementer kalt " hovedkomponenter."
Hovedkomponentanalyse (PCA) er også definert i matematiske standarder og definisjoner som en ortogonal lineær transformasjon der den endrer og endrer eller transformerer informasjon til et helt nytt koordinatsystem. Som et resultat er den største og beste variansen ved enhver antatt projeksjon av informasjonen eller dataene sidestilt til den opprinnelige koordinaten som er kjent og kalles "den første hovedkomponent" og "neste beste andre største variansen" på den følgende neste koordinat. Som et resultat følger den tredje og fjerde og de resterende snart også.
Karl Pearson hadde i 1901 det rette øyeblikket å oppdage hovedkomponentanalyse (PCA). For tiden har dette blitt mye anerkjent for å være svært nyttig og nyttig i analysen av utforskende data og for å lage og sette sammen prediktive modeller. I virkeligheten er Principal Component Analysis (PCA) den enkleste, minst komplekse verdien av det sanne eigenvektorbaserte multivariate analysesystemet. I de fleste tilfeller kan operasjonen og prosessen antas å være lik den som avslører en interiørstruktur og et program for informasjon og data på en måte som i stor grad forklarer datavarians.
Videre er hovedkomponentanalyse (PCA) ofte vanligvis forbundet med faktoranalyse. I denne sammenheng er faktoranalyse sett som et vanlig, typisk og vanlig domene som inkorporerer og innebærer forutsetninger med hensyn til den grunnleggende og originale prearrangerte strukturen og lagene for å løse egenvektorer av en noe ulik matrise.
Sammendrag:
- SVD er nødvendig i abstrakt matematikk, matrisedbrytning og kvantefysikk.
- PCA er nyttig i statistikk, spesielt ved analyse av utforskende data.
- Både SVD og PCA er nyttige i deres respektive grener av matematikk.
