特徵分解，奇異值分解（SVD） 和隱語義模型（LFM）

[摘要] 特徵分解——>奇異值分解（SVD）——>隱語義模型（LFM），三個算法在前者的基礎上推導而成，按順序先後出現。三者均用於矩陣降維。其中： 特徵分解可用於主成分分析。（可參考博主文章主成分分析） 奇異值分解（SVD）和隱語義模型（LFM）可用於推薦系統中，將評分矩陣補全、降維。 爲什麼進行矩陣分解： 有人說，將大型矩陣分解爲簡單矩陣乘積的形式，爲了減少計算量。矩陣分解及應用畢業論文_豆丁網

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