Unterschiede zwischen Singularwertzerlegung (SVD) und Hauptkomponentenanalyse (PCA) Differenz zwischen
Singulärwertzerlegung (SVD) vs Hauptkomponente Analyse (PCA)
Die Unterscheidung zwischen Singular Value Decomposition (SVD) und Principal Component Analysis (PCA) kann am besten betrachtet und diskutiert werden, indem beschrieben wird, was jedes Konzept und Modell zu bieten und zu liefern hat. Die folgende Diskussion kann Ihnen helfen, sie zu verstehen.
Im Studium der abstrakten Mathematik, wie der linearen Algebra, die sich mit der Untersuchung abzählbar unendlicher dimensionaler vectoraler Räume befasst und daran interessiert ist, wird die Singular Value Decomposition (SVD) benötigt. Bei der Matrixzerlegung einer realen oder komplexen Matrix ist die Singular Value Decomposition (SVD) vorteilhaft und vorteilhaft bei der Verwendung und Anwendung der Signalverarbeitung.
In formalen Schriften und Artikeln ist die Singularwert-Zerlegung einer m × n realen oder komplexen Matrix M eine Faktorisierung der Form
Singular Value Decomposition (SVD) wurde auch benötigt, um Theorien und Fakten zu inversen Problemen zu verstehen und ist sehr hilfreich beim Identifizieren von Konzepten und Dingen wie Tichonov. Tichonovs Regularisierung ist eine Idee von Andrey Tikhonov. Dieser Prozess wird häufig in der Methode verwendet, die die Einführung von mehr Informationen und Daten beinhaltet und verwendet, so dass man schlecht gestellte Probleme lösen und beantworten kann.
In der Quantenphysik, insbesondere in der informativen Quantentheorie, sind Konzepte der Singular Value Decomposition (SVD) ebenfalls sehr wichtig. Die Schmidt-Zerlegung wurde begünstigt, weil sie die Entdeckung von zwei natürlich zerlegten Quantensystemen ermöglichte und infolgedessen die Wahrscheinlichkeit gegeben hat, sich in einer förderlichen Umgebung zu verfangen.
Zu guter Letzt hat die Singular Value Decomposition (SVD) ihre Nützlichkeit für numerische Wettervorhersagen, wo sie in Übereinstimmung mit Lanczos-Methoden verwendet werden kann, um mehr oder weniger genaue Schätzungen über sich schnell entwickelnde Störungen bei der Vorhersage von Wetterergebnissen zu erstellen.
Andererseits ist die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) ein mathematischer Prozess, der eine orthogonale Transformation auf Änderungen anwendet und später eine Menge bemerkenswerter Beobachtungen von wahrscheinlich verbundenen und verknüpften Variablen in einen vorher angeordneten Wert von linear unkorrelierten Elementen mit der Bezeichnung Hauptkomponenten."
Die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) wird auch in mathematischen Standards und Definitionen als eine orthogonale lineare Transformation definiert, in der sie Informationen in ein brandneues Koordinatensystem ändert und transformiert. Als Ergebnis wird die größte und beste Varianz durch jede angenommene Projektion der Informationen oder Daten der allgemein bekannten Anfangskoordinate gegenübergestellt und als "die erste Hauptkomponente" und die "nächstbeste zweitgrößte Varianz" bei der nachfolgenden nächsten Koordinate bezeichnet. Als Folge folgen bald auch die dritte und vierte und die übrigen.
Im Jahre 1901 hatte Karl Pearson den richtigen Zeitpunkt, die Principal Component Analysis (PCA) zu erfinden. Gegenwärtig wird dies allgemein als sehr nützlich und hilfreich bei der Analyse von explorativen Daten und der Erstellung und Zusammenstellung von Vorhersagemodellen angesehen. In Wirklichkeit ist die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) der einfachste und am wenigsten komplexe Wert des auf einem wahren Eigenvektor basierenden multivariaten Analysesystems. In den meisten Fällen kann angenommen werden, dass der Vorgang und der Prozess ähnlich zu dem sind, der eine innere Struktur und ein Programm von Informationen und Daten in einer Weise offenbart, die die Datenvarianz stark erklärt.
Darüber hinaus ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA) oft mit einer Faktorenanalyse verbunden. In diesem Zusammenhang wird die Faktorenanalyse als ein regelmäßiger, typischer und gewöhnlicher Bereich betrachtet, der Annahmen in Bezug auf die fundamentale und ursprünglich vorbereitete Struktur und Schichten zur Lösung von Eigenvektoren einer etwas unähnlichen Matrix beinhaltet und beinhaltet.
Zusammenfassung:
- SVD wird in der abstrakten Mathematik, Matrixzerlegung und Quantenphysik benötigt.
- PCA ist nützlich in der Statistik, speziell bei der Analyse von explorativen Daten.
- SVD und PCA sind hilfreich in ihren jeweiligen Bereichen der Mathematik.
