Perbedaan antara Dekomposisi Nilai Singular (SVD) dan Analisis Komponen Utama Perbedaan antara

Dekomposisi Nilai Singular (SVD) vs. Komponen Utama Analisis (PCA)

Membedakan antara Dekomposisi Nilai Singular (SVD) dan Analisis Komponen Utama (PCA) dapat dilihat dan dibahas paling baik dengan menguraikan apa yang masing-masing konsep dan model yang ditawarkan dan berikan. Diskusi di bawah ini bisa membantu Anda memahaminya.

Dalam studi matematika abstrak, seperti aljabar linier, yang merupakan area yang bersangkutan dan tertarik pada studi ruang vektor dimensional tak terhitung jumlahnya, diperlukan Dekomposisi Nilai Singular (SVD). Dalam proses dekomposisi matriks dari matriks nyata atau kompleks, Singular Value Decomposition (SVD) bermanfaat dan menguntungkan dalam penggunaan dan penerapan pemrosesan sinyal.

- Dalam tulisan dan artikel formal, Dekomposisi Nilai Singular matriks m × n real atau kompleks M adalah faktorisasi bentuk

Dalam tren global, terutama di bidang teknik, genetika, dan fisika, penerapan Dekomposisi Nilai Singular sangat penting dalam menurunkan perhitungan dan angka untuk alam semesta semu, perkiraan matrik, dan penentuan dan penentuan rentang, ruang kosong, dan peringkat matriks tertentu dan yang ditentukan.

Dekomposisi Nilai Singular (SVD) juga telah dibutuhkan dalam memahami teori dan fakta tentang masalah invers dan sangat membantu dalam proses identifikasi konsep dan hal - hal seperti Tikhonov. Ekspedisi Tikhonov adalah gagasan dari Andrey Tikhonov. Proses ini digunakan secara luas dalam metode yang melibatkan dan menggunakan pengenalan lebih banyak informasi dan data sehingga seseorang dapat memecahkan dan menjawab masalah yang tidak baik.

Dalam fisika kuantum, terutama teori kuantum informasi, konsep Dekomposisi Nilai Singular (SVD) juga sangat penting. Dekomposisi Schmidt telah diuntungkan karena memungkinkan ditemukannya dua sistem kuantum yang terdekomposisi secara alami dan, akibatnya, telah memberi dan memberi kesempatan probabilitas terjerat dalam lingkungan yang kondusif.

Last but not least, Singular Value Decomposition (SVD) telah membagikan kegunaannya untuk prediksi cuaca numerik yang dapat digunakan sesuai dengan metode Lanczos untuk membuat perkiraan yang lebih atau kurang akurat tentang perkembangan gangguan dengan cepat terhadap prediksi hasil cuaca..

Di sisi lain, Principal Component Analysis (PCA) adalah proses matematis yang menerapkan transformasi ortogonal untuk berubah dan kemudian serangkaian observasi penting mengenai variabel yang terhubung dan dihubungkan menjadi nilai yang telah disusun sebelumnya dari unsur-unsur yang tidak berkorelasi linier yang disebut " komponen utama"

Principal Component Analysis (PCA) juga didefinisikan dalam standar matematika dan definisi sebagai transformasi linier ortogonal yang mengubah dan mengubah atau mengubah informasi menjadi sistem koordinat baru. Akibatnya, varians terbaik dan terbaik menurut proyeksi informasi atau data yang diduga disandingkan dengan koordinat awal yang umum dikenal dan disebut "komponen utama pertama," dan "varian kedua terbaik kedua terbaik" pada koordinat berikutnya berikutnya. Akibatnya, yang ketiga dan seterusnya dan yang tersisa segera menyusul juga.

Pada tahun 1901, Karl Pearson memiliki momen yang tepat untuk menciptakan Principal Component Analysis (PCA). Saat ini, ini telah banyak dikreditkan untuk menjadi sangat berguna dan bermanfaat dalam analisis data eksplorasi dan untuk menciptakan dan merakit model prediktif. Kenyataannya, Principal Component Analysis (PCA) adalah nilai termudah dan paling tidak kompleks dari sistem analisis multivariat berbasis eigenvector. Dalam kebanyakan kasus, operasi dan proses dapat diasumsikan serupa dengan yang mengungkapkan struktur interior dan program informasi dan data dengan cara yang sangat menjelaskan varians data.

Selanjutnya, Principal Component Analysis (PCA) sering dikaitkan dengan analisis faktor. Dalam konteks ini, analisis faktor dipandang sebagai domain biasa, khas, dan biasa yang menggabungkan dan melibatkan asumsi berkaitan dengan struktur dan strata awal yang orisinal dan orisinil untuk memecahkan vektor eigen dari matriks yang agak berbeda.

Ringkasan:

SVD diperlukan dalam matematika abstrak, dekomposisi matriks, dan fisika kuantum.

1. PCA berguna dalam statistik, khususnya dalam menganalisa data eksploratif.
2. Baik SVD dan PCA sangat membantu dalam cabang matematika masing-masing.