Sự khác biệt giữa phân huỷ giá trị đơn lẻ (SVD) và phân tích thành phần chính (PCA)
Phân huỷ giá trị đơn độc (SVD) Phân tích (PCA)
Có thể xem và thảo luận tốt nhất về sự khác biệt giữa phân huỷ giá trị đơn giá (Singular Value Decomposition - SVD) và phân tích thành phần chính (PCA) bằng cách phác hoạ khái niệm và mô hình cung cấp và cung cấp. Cuộc thảo luận dưới đây có thể giúp bạn hiểu họ.
Trong nghiên cứu về toán học trừu tượng, chẳng hạn như đại số tuyến tính, là một lĩnh vực quan tâm và quan tâm đến việc nghiên cứu các không gian vector vector vô hạn, cần phải có Phân huỷ Giá trị đơn nhất (Singular Value Decomposition - SVD). Trong quá trình phân rã ma trận của một ma trận thực hoặc phức tạp, Phân huỷ Giá trị đơn nhất (Singular Value Decomposition - SVD) có lợi và thuận lợi trong việc sử dụng và áp dụng xử lý tín hiệu.
Trong các bài viết chính thức và các bài báo, sự phân hủy giá trị đơn tính của một ma trận thực hoặc phức M × n là một sự phân loại của biểu mẫuTrong xu hướng toàn cầu, đặc biệt là trong lĩnh vực kỹ thuật, di truyền học, và vật lý học, các ứng dụng của Phân huỷ Giá trị Tách (Singular Value Decomposition - SVD) rất quan trọng trong việc tính toán và các con số cho vũ trụ giả, xấp xỉ các ma trận và xác định và xác định phạm vi, khoảng trống, và thứ hạng của một ma trận nhất định và xác định.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng nhất, Sự phân hủy giá trị đơn tính (Singular Value Decomposition - SVD) đã chia sẻ tính hữu ích của nó đối với các dự đoán về thời tiết bằng số khi nó có thể được sử dụng phù hợp với các phương pháp của Lanczos để ước tính chính xác hơn nhiều về việc nhanh chóng phát triển những lo ngại về dự đoán kết quả thời tiết.
Mặt khác, Phân tích Hợp phần Chính (PCA) là một quá trình toán học áp dụng một sự chuyển đổi trực giao để thay đổi và sau đó là một tập hợp các quan sát đáng chú ý của các biến có thể kết nối và liên kết thành một giá trị sắp xếp trước của các phần tử không tương quan tuyến tính được gọi là " thành phần chủ yếu."Phân tích thành phần chính (PCA) cũng được định nghĩa trong các tiêu chuẩn toán học và các định nghĩa như một sự chuyển đổi tuyến tính trực giao mà nó làm thay đổi hoặc biến đổi thông tin thành một hệ thống tọa độ hoàn toàn mới. Kết quả là sự thay đổi lớn nhất và tốt nhất bởi bất kỳ dự đoán dự báo nào của thông tin hoặc dữ liệu được đặt cạnh vị trí ban đầu được biết đến và gọi là "thành phần chính đầu tiên" và "phương sai tốt nhất tiếp theo thứ hai tốt nhất". Kết quả là, thứ ba và thứ tư và còn lại sớm làm theo là tốt.
Năm 1901, Karl Pearson có thời điểm thích hợp để sáng chế ra Phân tích Hợp phần Chính (PCA). Hiện nay, điều này đã được ghi nhận rộng rãi là rất hữu ích và hữu ích trong việc phân tích dữ liệu thăm dò và để tạo ra và lắp ráp các mô hình tiên đoán. Trong thực tế, Phân tích Hợp phần Chính (PCA) là giá trị đơn giản nhất, ít phức tạp nhất của hệ thống phân tích đa biến dựa trên các biến thể đa giác thực. Trong hầu hết các trường hợp, hoạt động và quá trình có thể được giả định là tương tự như tiết lộ một cấu trúc bên trong và chương trình thông tin và dữ liệu theo cách giải thích rất nhiều giải pháp dữ liệu.
Hơn nữa, Phân tích Hợp phần Chính (PCA) thường được kết hợp với phân tích nhân tố. Trong bối cảnh này, phân tích nhân tố được xem như là một miền thông thường, điển hình và phổ biến kết hợp và liên quan đến các giả định liên quan đến cơ cấu và cấu trúc được định cấu trúc ban đầu và các tầng để giải các vector riêng của một ma trận không giống nhau.
Tóm tắt:
SVD là cần thiết trong toán học trừu tượng, phân hủy ma trận và vật lý lượng tử.
PCA rất hữu ích trong các số liệu thống kê, đặc biệt trong việc phân tích dữ liệu điều tra.
Cả SVD và PCA đều hữu ích trong các ngành toán học tương ứng.
