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xiaoyinload

铁虫 (初入文坛)

[求助] 关于模式识别中的主成分分析和奇异值分解的关系

刚开始接触模式识别，看到主成分分析和奇异值分解用于特征提取，不知道他们之间是什么关系？谢谢了
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1楼 2012-04-09 09:21:06
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cauthy

铜虫 (初入文坛)
★
wenjing120: 金币+1, 鼓励新虫！欢迎常来科研版！ 2012-04-09 10:13:04
奇异值分解只是特征值的一种解法吧
PCA主要用于降维，其实就是求特征值
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2楼2012-04-09 10:08:52
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xiaoyinload

铁虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by cauthy at 2012-04-09 10:08:52:
奇异值分解只是特征值的一种解法吧
PCA主要用于降维，其实就是求特征值

奇异值分解是主成分分析中降维的一种手段？
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3楼2012-04-09 10:16:35
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zhaoaji007

银虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★
wenjing120: 金币+1, 积极应助！欢迎常来科研版！感谢您的交流！ 2012-04-09 11:04:13
先对训练图像帧变换成向量的形式，然后用奇异值分解求解这些向量的特征向量以及相对应的特征值，求取之后，应用PCA方法是选取较大的特征值所对应的特征向量，将这些特征向量进行线性组合即可实现对训练图像的逼近。这里的特征即是那些特征向量。
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4楼2012-04-09 10:19:48
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xiaoyinload

铁虫 (初入文坛)
好像又不对，奇异值分解得出的是奇异值和跟他对应的矢量矩阵，
主成分分析是得出的特征值跟特征向量
虽说奇异值跟特征值有关系
应用的时候是特征值还是奇异值？
能不能说一下完整的 主成分 提取特征值的步骤？
最主要是后面识别判决的步骤，实在是不明白
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5楼2012-04-09 10:20:38
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