文献记录(part73)--基于 PCA 的信息压缩 : 从一阶到高阶

学习笔记，仅供参考，有错必究

关键词：主成分分析 , 信息压缩 , 高阶张量 , Tucker 分解 , 各向异性

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基于 PCA 的信息压缩 : 从一阶到高阶
- 摘要
- 引言
- - 从一阶PCA到高阶PCA
  - 二阶情形:矩阵PCA
  - 高阶情形 : 张量 PCA
- 理解 PCA 的 3 个重要视角
- - 从 “ 勾股定理 ” 看 PCA
  - 从张量的 Tucker 分解看 PCA(略)
  - 从 “ 深度 ” (depth) 看 PCA(略)

基于 PCA 的信息压缩 : 从一阶到高阶

摘要

本文概述信息压缩背景下从一阶到高阶主成分分析的统计原理 , 并从 3 个不同角度揭示各阶主成分分析的特点和局限 , 同时指出可能的研究方向 . 首先以相似的结构综述一阶到高阶主成分分析的原理及已有的发展 , 并进一步分

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