Singulärwertzerlegung und KLT < Lineare Algebra < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Liebes Forum,
hoffentlich könnte Ihr mir weiterhelfen. Im Bereich Multimedia geht es bei mir zur Zeit um die Karhunen Loeve Transformation (bzw Principal Component Analysis) und die SVD-Zerlegung mit Latent Semantic Indexing. Ich weiss, dass die PCA eigentlich auch eine SVD-Zerlegung macht, allerdings auf der Kovarianzmatrix.
Der Kontext ist für beide, dass sie genutzt werden, um Orthogonalität und Minimalität zu erreichen, indem im transformierten Raum die niedrigsten Singulärwerte auf 0 gesetzt werden.
Leider ist mir nicht klar, wann ich nun die eine und wann die andere verwenden würde :(
Also was erreiche ich mit der KLT besser oder schlechter?
Viele Grüße!
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 12:20 Fr 23.05.2014 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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