奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義索引(LSI)

一、奇異值與特徵值基礎知識：       特徵值分解和奇異值分解在機器學習領域都是屬於常用的方法。兩者有着很緊密的關係，我在接下來會談到，特徵值分解和奇異值分解的目的都是一樣，就是提取出一個矩陣最重要的特徵。先談談特徵值分解吧：    1）特徵值：        見這篇文章： http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html    2）奇異值：      

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