一文弄懂奇異值分解（SVD）原理及應用

以下內容參考於知乎奇異值分解（SVD）學習筆記以及矩陣分析之奇異值分解（SVD），總結如下： 1 簡介 奇異值分解(Singular Value Decomposition，以下簡稱SVD) 是在機器學習領域廣泛應用的算法， 是一種提取信息的強大工具，它提供了一種非常便捷的矩陣分解的方式，能夠發現數據中十分有意思的潛在模式。本文就對SVD的原理做一個介紹，並給出實際的使用案例。 2 特徵值和特徵向

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