Выполнение PCA обоими методами и сравнение результатов Разложение по сингулярным числам (SVD) и собственное разложение (ED) — это методы матричной факторизации, основанные на линейной алгебре. В области машинного обучения (ML) оба могут использоваться в качестве методов сокращения данных (т.е. для уменьшения размерности). Ранее мы подробно обсуждали собственное разложение . Сегодня мы уделим больше внимания обсуждению СВД. Анализ главных компонентов (PCA) может быть выполнен с..