
テーマ、知りたいこと
sklearnのTruncatedSVDのドキュメントによると、
リンク内容https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html
"PCA(主成分分析)とは異なり、この推定器は特異値分解を計算する前にデータをセンタリングしない。つまり、疎な行列を効率的に扱うことができる"
と記載されていますが、なぜこう言えるのでしょうか?
直感的にわかる説明や、資料、書籍があれば教えていただきたいです。
みんなに聞きたいこと、知りたいことを簡潔に書いてください。
背景、状況
MLで次元圧縮手法を学習している中で上記の疑問にぶつかりました。
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