特征向量、特征值分解、奇异值分解SVD

写在前面： 现有的印象是：特征向量代表向量最坚守的部分，方向不变，只是会伸缩。而特征分解是沿着最重要的特征向量方向上的分解，有SVD分解、PCA主城成分分析等。但无法深入讲下去了。 特征值和特征向量的几何意义 矩阵乘法其实是对应着一个线性变换，是把任意一个向量变成另一个方向或者长度的新向量。在这个变换中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果某个向量x在矩阵A作用下只发生了伸缩变化，其位置仍停留在原

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