SVD(singular value decomposition)的几何理解和在PCA中的应用

SVD and PCA SVD SVD(singular value decomposition,奇异值分解)是一种非常实用的矩阵分解方式，在各种地方频繁遇到SVD和相关的算法却搞不清它到底是什么原理后，我决定深入了解一下。 SVD的几何意义 学过线性代数的人都知道（也可能不知道），矩阵在几何上可以看作对空间的线性变换，比如矩阵 M = [ 1 0 2 3 ] M=\begin{bmatrix}

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