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概率隐语义分析和奇异值分解

热度 1 2013-11-10 21:36

推荐系统中经常用到的两个基本模型，一个是概率隐语义分析(Probabilistic Latent Semantic Indexing简称PLSA)，另一个是奇异值分解(SVD)，下面分析一下二者的区别和联系。 从形式上看PLSA和SVD很像，如式(1)和 式(2)， 二者都是隐变量模型，是矩阵分解，都对原矩阵进行了降维，并且都是非监督学习。 ...

个人分类: 机器学习|7325 次阅读|4 个评论 热度 1

概率主成分分析

热度 1 2013-10-31 23:20

前面介绍了主成分分析,概率主成分分析是对主成分分析在概率上的一种推广。 概率的引入,为主成分分析带来极大的好处。下面简单介绍概率主成分分析的 导出以及和主成分分析的关系。 在概率主成分分析里面，假设预测数据x是由一个隐变量z生成的,并且隐变量z以及条件概率p(x|z)均服从高斯分布。 根据高斯分布的性质,x ...

个人分类: 机器学习|12774 次阅读|1 个评论 热度 1

主成分分析

2013-10-31 20:26

主成分分析是一种降维方法，主要用于数据压缩，数据可视化以及特征提取等方面。 现实中我们经常可以遇到维数很高的数据，如一张28*28的图片，可以看作维度为784。类似图片这样的高维数据，实际上各个维度之间具有高度的关联性，即维度之间并非完全独立的。通过进行主成分分析,可以将数据的主要特征提取出来,忽略非 重要特 ...

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