奇异值分解（singular value decomposition）

特征值分解与PCA 一个矩阵的特征值分解可以将矩阵分解为更加规则和简单的子矩阵 A=PTΣP ，而且这些子矩阵从不同侧面描述了原矩阵的主要特征，如P（特征向量做列向量的矩阵）描述了新投影方向，在这个方向上A表示的线性变换速度最快，而 Σ 描述了对应方向上的伸缩速度。 但是不是所有矩阵都可以轻易地如此分解，当且仅当A有满秩的线性无关的特征向量，才可以做这样的分解。 不过，有一种特殊的矩阵——实对称矩

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