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问PCA或SVD在去除机器学习模型的预测因子方面是否更好？
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Data Science用户

提问于 2018-10-25 08:03:46

回答 1查看 106关注 0票数 2

是否有理由认为SVD比PCA (通过特征集)更好地去除机器学习模型的预测值？

machine-learning

unsupervised-learning

pca

回答 1

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2018-10-26 04:25:58

据我所知，你的问题的答案是否定的。关于寻找不同变量之间的相关性，它们的作用是相同的。它们既捕获线性关联，又不捕获非线性关联。它们之间的区别主要在于数值计算，这使得SVD比传统的PCA更方便。我建议大家看看这的答案和这的解释。

最后，让我们讨论使用SVD的数值优势。在计算机上实际计算主元分解的一个基本方法是直接对X^TX进行特征值分解。事实证明，这样做会带来一些潜在的严重的数值问题，可以避免使用SVD。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/40233

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