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線性代數應該這樣講(四)-奇異值分解與主成分分析
時間 2021-01-13
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在《線性代數這樣講(二)》(以下簡稱「二」)中,小夕詳細講解了特徵值與特徵向量的意義,並且簡單描述了一下矩陣的特徵值分解的意義和原理。本文便基於對這幾個重要概念的理解來進一步講解SVD分解。 回顧一下,在「二」中,小夕講過一個方陣W可以分解爲它的特徵向量矩陣eVec與特徵值矩陣eVal相乘的形式,即用 eVec * eVal * eVec-1 來近似原方陣W。 那麼問題來啦,如果我們的矩陣
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