Diferenças entre a decomposição de valores singulares (SVD) e a análise de componentes principais (PCA) Diferença entre

Decomposição do valor singular (SVD) versus componente principal Análise (PCA)

A diferenciação entre a Descomposição de Valor Singular (SVD) e a Análise de Componentes Principais (PCA) pode ser vista e discutida melhor, descrevendo o que cada conceito e modelo tem para oferecer e fornecer. A discussão abaixo pode ajudá-lo a compreendê-los.

No estudo da matemática abstrata, como a álgebra linear, que é uma área preocupada e interessada no estudo de espaços vetoriais dimensionais contábeis infinitos, a decomposição de valores singulares (SVD) é necessária. No processo de decomposição da matriz de uma matriz real ou complexa, a decomposição do valor singular (SVD) é benéfica e vantajosa no uso e na aplicação do processamento do sinal.

Na escrita formal e nos artigos, o Valor Singular A decomposição de uma matriz m × n real ou complexa M é uma factorização da forma

Nas tendências globais, especialmente no campo da engenharia, da genética e a física, as aplicações de Decomposição de Valor Singular (SVD) são importantes na obtenção de cálculos e figuras para o pseudo universo, aproximações de matrizes e determinação e definição do intervalo, espaço nulo e classificação de uma determinada matriz especificada.

A decomposição de valores singulares (SVD) também foi necessária na compreensão de teorias e fatos sobre problemas inversos e é muito útil no processo de identificação de conceitos e coisas como Tikhonov. A regularização de Tikhonov é uma ideia de Andrey Tikhonov. Este processo é amplamente utilizado no método que envolve e usa a introdução de mais informações e dados para que se possa resolver e responder a problemas mal colocados.

Na física quântica, especialmente na teoria quântica informacional, os conceitos de Decomposição de Valor Singular (SVD) também foram muito importantes. A decomposição de Schmidt foi beneficiada porque permitiu a descoberta de dois sistemas quânticos que se decompõem de forma natural e, como resultado, proporcionaram e proporcionaram a probabilidade de serem enredados em um ambiente propício.

Por último, mas não menos importante, a Decomposição de Valor Singular (SVD) compartilhou sua utilidade para previsões numéricas do tempo, onde pode ser usado de acordo com os métodos de Lanczos para fazer estimativas mais ou menos precisas sobre o desenvolvimento rápido de perturbações para a previsão de resultados climáticos.

Por outro lado, a Análise de Componentes Principais (PCA) é um processo matemático que aplica uma transformação ortogonal para mudar e posteriormente um conjunto de observações notáveis ​​de variáveis ​​provavelmente conectadas e vinculadas em um valor pré-arranjado de elementos linearmente não correlacionados chamados " componentes principais."

A Análise de Componentes Principais (PCA) também é definida em padrões matemáticos e definições como uma transformação linear ortogonal em que altera e muda ou transforma informações em um novo sistema de coordenadas. Como resultado, a maior e melhor variação por qualquer projeção presumida da informação ou dados é justaposto à coordenada inicial comumente conhecida e chamada "o primeiro componente principal" e a "próxima melhor segunda maior variação" na próxima próxima coordenada. Como resultado, o terceiro e o terceiro e o restante logo seguem também.

Em 1901, Karl Pearson teve o momento oportuno para inventar a Análise de Componentes Principais (PCA). Atualmente, isso foi amplamente creditado para ser muito útil e útil na análise de dados exploratórios e para criar e montar modelos preditivos. Na realidade, a Análise de Componentes Principais (PCA) é o valor mais fácil e menos complexo do verdadeiro sistema de análise multivariável baseado em autovetor. Na maioria dos casos, a operação e o processo podem ser considerados semelhantes aos que revelam uma estrutura interior e um programa de informação e dados de forma a explicar grandemente a variação de dados.

Além disso, a Análise de Componentes Principais (PCA) geralmente é geralmente associada à análise fatorial. Neste contexto, a análise fatorial é vista como um domínio comum, típico e comum que incorpora e envolve pressupostos no que diz respeito à estrutura e estratos pré-arranjados fundamentais e originais para resolver os eixivectores de uma matriz um tanto dissimilar.

Resumo:

A SVD é necessária na matemática abstrata, na decomposição da matriz e na física quântica.

1. PCA é útil em estatísticas, especificamente na análise de dados exploratórios.
2. Tanto SVD como PCA são úteis em seus respectivos ramos de matemática.