SVD奇异值分解、PCA主分量分析和K-L变换之间的关系
最近看有关时间序列去噪方面的东西,看到这三种方法,脑子里现在很糊涂,不知道他们之间存在什么关系,什么时候用哪个?希望得到帮助,先感谢了![ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2009-10-15 22:21 编辑 ] pca源自k-L,
pca算法中最主要的矩阵变换是svd,通过svd来寻找最主要的特征向量/特征值 应该相同,特别是主分量就是SVD的前几个分量 谢谢给位!!!!:@P 有具体的EMD降噪程序吗?
谢谢大侠们!!!!! 受教了。。。。。{:{39}:}
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