Differenze tra decomposizione a valore singolo (SVD) e analisi componente principale (PCA) Differenza tra

Singular Value Decomposition (SVD) vs Principal Component Analisi (PCA)

La differenziazione tra la decomposizione a valore singolo (SVD) e l'analisi componente principale (PCA) può essere vista e discussa meglio delineando ciò che ogni concetto e modello ha da offrire e fornire. La discussione qui sotto può aiutarti a capirli.

Nello studio della matematica astratta, come l'algebra lineare, che è un'area interessata e interessata allo studio di spazi vettoriali dimensionalmente infinitamente dimensionali, è necessaria la decomposizione dei valori singolari (SVD). Nel processo di decomposizione della matrice di una matrice reale o complessa, la decomposizione del valore singolare (SVD) è vantaggiosa e vantaggiosa nell'uso e nell'applicazione dell'elaborazione del segnale.

Nella scrittura formale e negli articoli, la Decomposizione Singolare del Valore di una matrice M × n reale o complessa M è una fattorizzazione della forma

Nelle tendenze globali, specialmente nel campo dell'ingegneria, della genetica e la fisica, le applicazioni di Singular Value Decomposition (SVD) sono importanti nel ricavare calcoli e figure per lo pseudo universo, le approssimazioni di matrici, e determinare e definire l'intervallo, lo spazio nullo e il rango di una determinata matrice specifica.

La decomposizione del valore singolare (SVD) è stata anche necessaria per comprendere teorie e fatti su problemi inversi ed è molto utile nel processo di identificazione di concetti e cose come quella di Tikhonov. La regolarizzazione di Tikhonov è stata ideata da Andrey Tikhonov. Questo processo è ampiamente utilizzato nel metodo che coinvolge e utilizza l'introduzione di più informazioni e dati, in modo che si possano risolvere e rispondere a problemi mal posti.

Nella fisica quantistica, specialmente nella teoria quantistica dell'informazione, i concetti di Singular Value Decomposition (SVD) sono stati molto importanti. La decomposizione di Schmidt è stata avvantaggiata perché ha permesso la scoperta di due sistemi quantici che sono stati scomposti in modo naturale e, di conseguenza, ha dato e fornito la probabilità di essere impigliato in un ambiente favorevole.

Ultimo ma non meno importante, Singular Value Decomposition (SVD) ha condiviso la sua utilità per le previsioni meteorologiche numeriche in cui può essere utilizzato in conformità con i metodi di Lanczos per fare stime più o meno accurate sullo sviluppo rapido delle perturbazioni alla previsione dei risultati meteorologici.

D'altro canto, Principal Component Analysis (PCA) è un processo matematico che applica una trasformazione ortogonale per cambiare e successivamente un insieme di osservazioni notevoli di variabili probabilmente connesse e collegate in un valore prestabilito di elementi linearmente non correlati chiamati " componenti principali."

Principal Component Analysis (PCA) è anche definito in standard matematici e definizioni come una trasformazione lineare ortogonale in cui altera e modifica o trasforma le informazioni in un nuovo sistema di coordinate. Di conseguenza, la migliore e migliore varianza per qualsiasi presunta proiezione delle informazioni o dei dati è giustapposta alla coordinata iniziale comunemente nota e definita "la prima componente principale" e alla "seconda migliore seconda varianza" sulla successiva coordinata successiva. Di conseguenza, anche il terzo e il rimanente e il resto lo seguono.

Nel 1901, Karl Pearson ebbe il momento opportuno di inventare la Principal Component Analysis (PCA). Attualmente, questo è stato ampiamente riconosciuto come molto utile e utile nell'analisi dei dati esplorativi e per la creazione e l'assemblaggio di modelli predittivi. In realtà, la Principal Component Analysis (PCA) è il valore più semplice e meno complesso del vero sistema multivariato di analisi basato su autovettori. Nella maggior parte dei casi, l'operazione e il processo possono essere considerati simili a quelli che rivelano una struttura interna e un programma di informazioni e dati in un modo che spiega in modo significativo la varianza dei dati.

Inoltre, la Principal Component Analysis (PCA) è spesso associata all'analisi fattoriale. In questo contesto, l'analisi fattoriale è vista come un dominio regolare, tipico e ordinario che incorpora e implica assunzioni riguardo alla struttura e agli strati fondamentali e originali predisposti per risolvere gli autovettori di una matrice alquanto dissimile.

Riepilogo:

1. SVD è necessario in matematica astratta, decomposizione di matrici e fisica quantistica.
2. PCA è utile nelle statistiche, in particolare nell'analisi dei dati esplorativi.
3. Sia SVD che PCA sono utili nei rispettivi rami della matematica.