PCA主成分分析与SVD奇异值分解与LSI、SVM

本文主要是介绍PCA主成分分析与SVD奇异值分解与LSI、SVM，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

关于PCA、SVD、SVM、LSI之间的神秘联系，推荐几篇精文，看懂后，好好琢磨可以打通很多方面知识，关于线性代数和概率论和算法的深层关系，话不多说，如下：

（一）
PCA的数学原理:
http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html（来自 CodingLabs）

（二）
机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html
（来自：LeftNotEasy - Wangda Tan）

这篇关于PCA主成分分析与SVD奇异值分解与LSI、SVM的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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