奇异值分解及其应用

概述 PCA的实现通常有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。特征值和奇异值在大部分人的印象中，每每是停留在纯粹的数学计算中。并且线性代数或者矩阵论里面，也不多讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它能够将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一我的同样，给别人描

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