EVD特徵值分解、SVD奇異值分解、PCA主成分分析

籠統地說特徵值分解只能對應於方陣，而奇異值分解可以對應於任何的矩陣，奇異值分解的目的是用來做數據的降維處理，應用於推薦系統中時，由於用戶和商品之間形成的矩陣時稀疏矩陣，可以降維之後得到商品的表達式，我們有比較快的例子，奇異值分解習題 但是呢， 有兩種推斷奇異值分解的方法：我更加i青睞於第一種， [機器學習筆記]奇異值分解SVD簡介及其在推薦系統中的簡單應用 以下是第二種： 是先用特徵值分解，用對稱

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