利用PCA进行降维之后,如何利用降维后的特征值和特征向量恢复数据矩阵
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发布时间：2022-04-24 12:10
共2个回答
热心网友
时间：2023-10-12 09:16
pca 降维处理在综合分析评价中是最好的应用方法。对于你的问题就是所说的重构概念，由特征值和其对应的特征向量已知的情况下，是不难重构原来的线性系统矩阵数据的。
热心网友
时间：2023-10-12 09:16
例如：一篇10000字的文章，你经过PCA处理后得到3000字的精华。
现在你的提问是：如何根据这3000字恢复10000字的文章？
你这样做有何意义？你辛辛苦苦去芜存菁得到3000字，为何还要想恢复是10000字呢？
以上只是举例说明，其实PCA翻译就就主成份分析，即提取一个矩阵的主要成分来代表整个矩阵，这样针对这个代表矩阵，后续处理量就小很多了，处理速度就更快了，它可不是压缩还原算法，可心还原到原来的矩阵。
