PCA SVD TSVD
一、PCA 數學推導過程： 假設有n×d矩陣X，每一行是一個d維樣本xi，尋找投影方向vj以最大化投影方差： λj是特徵向量vj對應的特徵值。可以發現當投影方向是CC的最大特徵值對應的特徵向量時，投影方向上數據的方差最大。所以用PCA進行降維時通常選取較大特徵值對應的特徵向量作爲投影方向：XVk，Vk是最大的k個特徵值對應的特徵向量矩陣。 代碼實現： #零均值化 def zeroMean(da
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