Verschillen tussen Singular Value Decomposition (SVD) en Principal Component Analysis (PCA) Verschil tussen

Singular Value Decomposition (SVD) versus hoofdcomponent Analysis (PCA)

Onderscheid maken tussen Singular Value Decomposition (SVD) en Principal Component Analysis (PCA) kan het beste worden bekeken en besproken door te schetsen wat elk concept en model te bieden heeft en in te richten. De onderstaande discussie kan u helpen deze te begrijpen.

In de studie van abstracte wiskunde, zoals lineaire algebra, die een gebied is dat betrokken is en geïnteresseerd is in de studie van telbaar oneindige dimensionale vectorruimten, is Singular Value Decomposition (SVD) nodig. In het proces van matrixdecompositie van een echte of complexe matrix, is Singular Value Decomposition (SVD) voordelig en voordelig in het gebruik en de toepassing van signaalverwerking.

In formeel schrijven en artikelen is de Singular Value Decomposition van een m × n reële of complexe matrix M een factorisatie van de vorm

In globale trends, vooral op het gebied van engineering, genetica en fysica zijn toepassingen van Singular Value Decomposition (SVD) belangrijk bij het afleiden van berekeningen en cijfers voor het pseudo-universum, benaderingen van matrices en het bepalen en definiëren van het bereik, de nulruimte en de rangorde van een bepaalde en gespecificeerde matrix.

Singular Value Decomposition (SVD) is ook nodig geweest voor het begrijpen van theorieën en feiten over inverse problemen en is zeer nuttig bij het identificeren van processen voor concepten en dingen zoals die van Tikhonov. Tikhonov's regularisatie is een geesteskind van Andrey Tikhonov. Dit proces wordt op grote schaal gebruikt in de methode die de introductie van meer informatie en gegevens omvat en gebruikt, zodat men slecht gestelde problemen kan oplossen en beantwoorden.

In de kwantumfysica, vooral in de informele kwantumtheorie, zijn concepten van Singular Value Decomposition (SVD) ook erg belangrijk geweest. De Schmidt-ontbinding is ten goede gekomen omdat het de ontdekking heeft mogelijk gemaakt van twee kwantumsystemen die op natuurlijke wijze zijn ontbonden en als gevolg daarvan de waarschijnlijkheid hebben gegeven en geleverd dat ze in een gunstige omgeving verstrikt kunnen raken.

Last but not least heeft Singular Value Decomposition (SVD) zijn nut voor numerieke weersvoorspellingen gedeeld waar het volgens de Lanczos-methoden kan worden gebruikt om min of meer nauwkeurige schattingen te maken over snel ontwikkelende verstoringen voor de voorspelling van weersresultaten.

Anderzijds is de Principal Component Analysis (PCA) een wiskundig proces dat een orthogonale transformatie toepast om een ​​reeks opvallende waarnemingen van waarschijnlijk verbonden en gekoppelde variabelen in een vooraf bepaalde waarde van lineair niet-gecorreleerde elementen genaamd " belangrijkste componenten."

Principal Component Analysis (PCA) wordt ook gedefinieerd in wiskundige standaarden en definities als een orthogonale lineaire transformatie waarin het informatie wijzigt en transformeert of transformeert in een geheel nieuw coördinatensysteem. Als gevolg hiervan wordt de grootste en beste variantie van elke veronderstelde projectie van de informatie of gegevens naast de oorspronkelijke coördinaat geplaatst die algemeen bekend is en "de eerste hoofdcomponent" wordt genoemd, en de "volgende beste op één na grootste variantie" op de volgende volgende coördinaat. Dientengevolge volgen ook de derde en vierde en de resterende spoedig.

In 1901 had Karl Pearson het geschikte moment om Principal Component Analysis (PCA) uit te vinden. Momenteel wordt dit alom als zeer nuttig en nuttig beschouwd voor de analyse van verkenningsgegevens en voor het maken en samenstellen van voorspellende modellen. In werkelijkheid is de Principal Component Analysis (PCA) de eenvoudigste, minst complexe waarde van het echte eigenvector-gebaseerde multivariate analysesysteem. In de meeste gevallen kan worden aangenomen dat de werking en het proces vergelijkbaar zijn met die die een interne structuur en een programma van informatie en gegevens onthullen op een manier die de gegevensvariantie in hoge mate verklaart.

Bovendien wordt Principal Component Analysis (PCA) vaak geassocieerd met factoranalyse. In deze context wordt factoranalyse gezien als een regulier, typisch en gewoon domein dat veronderstellingen bevat en betrekt met betrekking tot de fundamentele en originele vooraf afgesproken structuur en lagen om eigenvectoren van een enigszins ongelijke matrix op te lossen.

Samenvatting:

1. SVD is nodig in abstracte wiskunde, matrixdecompositie en kwantumfysica.
2. PCA is nuttig in statistieken, met name bij het analyseren van verkenningsgegevens.
3. Zowel SVD als PCA zijn nuttig in hun respectievelijke takken van de wiskunde.