機器學習中的數學(10)——奇異值分解(SVD)及其應用

前言： PCA的實現一般有兩種，一種是用特徵值分解去實現的，一種是用奇異值分解去實現的。在上篇文章中便是基於特徵值分解的一種解釋。特徵值和奇異值在大部分人的印象中，往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論裏面，也很少講任何跟特徵值與奇異值有關的應用背景。奇異值分解是一個有着很明顯的物理意義的一種方法，它可以將一個比較複雜的矩陣用更小更簡單的幾個子矩陣的相乘來表示，這些小矩陣描述的是矩陣

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