Mga Pagkakaiba sa Pag-agwat ng Singular Value Decomposition (SVD) at Principal Component Analysis (PCA)

Kinakailangan din ang Singular Value Decomposition (SVD) sa pag-unawa ng mga teoryang at mga katotohanan sa mga kabaligtaran na problema at lubhang nakatutulong sa proseso ng pagkilala para sa mga konsepto at mga bagay tulad ng kay Tikhonov. Ang regularization ni Tikhonov ay isang mapanlikhang isip ni Andrey Tikhonov. Ang prosesong ito ay ginagamit nang malawakan sa pamamaraan na nagsasangkot at gumagamit ng pagpapakilala ng higit pang impormasyon at data upang ang isa ay maaaring malutas at sagutin ang mga problema na walang problema.

Sa quantum physics, lalo na sa informational quantum theory, ang mga konsepto ng Singular Value Decomposition (SVD) ay napakahalaga rin. Ang Schmidt Decomposition ay nakinabang dahil ito ay pinapayagan para sa pagtuklas ng dalawang mga sistema ng kabuuan na decomposed natural at, bilang isang resulta, ay ibinigay at inayos ang posibilidad ng pagiging gusot sa isang kaaya-aya na kapaligiran.

Huling ngunit hindi ang hindi bababa sa, Ang Singular Value Decomposition (SVD) ay nagbahagi ng pagiging kapaki-pakinabang para sa numerical prediction ng panahon kung saan maaari itong magamit alinsunod sa mga pamamaraan Lanczos upang gumawa ng higit pa o mas mababa tumpak na mga pagtatantya tungkol sa mabilis na pagbuo ng mga perturbations sa hula ng mga kinalabasan ng panahon.

Sa kabilang banda, ang Principal Component Analysis (PCA) ay isang proseso ng matematika na naglalapat ng isang orthogonal na pagbabago upang baguhin at mamaya isang hanay ng mga kapansin-pansing mga obserbasyon na malamang na nakakonekta at naka-link na mga variable sa isang naayos na halaga ng mga linearly uncorrelated na elemento na tinatawag na "pangunahing mga bahagi."

Ang Principal Component Analysis (PCA) ay tinukoy din sa mga pamantayan ng matematika at mga kahulugan bilang isang orthogonal linear na pagbabagong-anyo na binabago at binabago o binago ang impormasyon sa isang bagong sistema ng coordinate. Bilang isang resulta, ang pinakadakilang at pinakamahusay na pagkakaiba ng anumang ipinapalagay na projection ng impormasyon o datos ay nakipagkasundo sa unang coordinate na karaniwang kilala at tinatawag na "ang unang bahagi ng puno," at ang "susunod na pinakamahusay na ikalawang-pinakamalaking pagkakaiba" sa susunod na susunod na coordinate. Bilang isang resulta, ang ikatlo at huli at ang natitira ay sumunod din.

Noong 1901, si Karl Pearson ay nagkaroon ng tamang pagkakataon upang lumikha ng Principal Component Analysis (PCA). Sa kasalukuyan, ito ay malawak na isinasaalang-alang upang maging lubhang kapaki-pakinabang at kapaki-pakinabang sa pag-aaral ng data sa pagsaliksik at para sa paglikha at assembling mga predictive na mga modelo. Sa katunayan, ang Principal Component Analysis (PCA) ay ang pinakamadaling, hindi bababa sa komplikadong halaga ng tunay na sistema ng pinag-aaralan na nakabatay sa eigenvector na multivariate. Sa karamihan ng mga kaso, ang operasyon at proseso ay maaaring ipalagay na katulad ng pagbubunyag ng panloob na istraktura at programa ng impormasyon at data sa isang paraan na lubos na nagpapaliwanag ng pagkakaiba ng data.

Bukod dito, ang Principal Component Analysis (PCA) ay kadalasang kadalasang nauugnay sa pagtatasa ng kadahilanan. Sa ganitong konteksto, ang pagtatasa ng factor ay makikita bilang isang regular, tipikal, at karaniwang domain na isinasama at nagsasangkot ng mga pagpapalagay tungkol sa pangunahing at orihinal na prearranged na istraktura at sapin upang malutas ang mga eigenvectors ng medyo di-magkatulad na matris.

Buod:

1. Ang SVD ay kinakailangan sa abstract matematika, matrix agnas, at quantum physics.
2. Ang PCA ay kapaki-pakinabang sa mga istatistika, partikular sa pag-aaral ng data ng eksplorasyon.
3. Ang parehong SVD at PCA ay kapaki-pakinabang sa kani-kanilang mga sangay ng matematika.