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1 奇异值分解(SVD) - 模式计算与应用实验室(PCA Lab).pdf
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【信息科学与工程学】【数据科学】第一百八十八篇 线性/非线性泛函分析01
普通数值函数 f:R→R泛函⬇️最规矩的孩子：线性泛函（面积、加权求和）⬇️大多数自然界的现象：非线性泛函（曲线的能量、弧长）⬇️最光滑好算的：连续/可微泛函（可用欧拉-拉格朗日方程求极值的）⬇️刺头：不连续/奇异泛函（狄拉克 Delta，阶跃）弧长泛函 — 变分法/几何最速降线泛函（时间泛函） — 变分法/经典力学动能-势能差（作用量）泛函 — 拉格朗日力学Dirichlet能量泛函 — PDE/位势论/调和函数线性积分泛函（Lebesgue空间上的有界线性泛函）
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无监督学习中，聚类算法如K-means、DBSCAN和层次聚类可能被提及，同时也会讲解降维技术，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。
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- **特征编码**：如PCA或奇异值分解(SVD)用于降维和编码特征。
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在特征提取阶段，研究人员可以采用局部二值模式(LBP)、主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等方法来提取图片中人脸的关键信息。
