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特征选择之SVD分解

Singular Value Decomposition

奇异值分解( The singular value decomposition ) 是线性代数中一种重要的矩阵分解。能够用小得多的数据表示原始数据集，并且能够去除噪声和冗余。

优缺点

优点：可去除噪声，降维
缺点：只适用数值型数据

理论知识

SVD是讲原始数据矩阵Data分解成三个矩阵 ⋃,∑,VT
若原始矩阵D是m*n
则 ⋃ 是m*m
∑ 是m*n
VT 是n*n
Dm∗n=Um∗mΣm∗nVTn∗n

Σ 是对角矩阵，对角值从大到小排列，称为奇异值，对应原始数据的奇异值

选几个维度还是尽可能的保留足够的信息的条件下对以后的工作尽可能的好。

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    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
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