ホーム未分類 多変量解析のための特異値分解(SVD) SHARE ツイート シェア はてブ LINE Pocket 研究で膨大な次元のデータを扱う際、計算量を落とすために行う特異値分解についてまとめます。 今回は、機械学習に必要となる主成分分析(PCA)に着目して考えます。 固有値分解については以下の記事で扱っています。 Pythonで行列の対角化 コメントを残す コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目ですコメント ※ 名前 ※ メール ※ サイト 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。
