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特徵值分解、奇異值分解(SVD)、投影相關理解
時間 2019-12-04
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1. 特徵值分解(要求矩陣爲方正)3d 若向量v是方正A的特徵向量,則,則$\lambda$爲特徵向量v對應的特徵值,矩陣的一組特徵向量兩兩正交。特徵值分解爲:code 其中Q爲特徵向量組成的矩陣,爲對角陣,主對角線上的每個元素對應一個特徵值。特徵值對應的特徵向量描述了矩陣的變化方向(特徵值由大到小排列,所以變換由主要到次要排列)。blog 經過特徵值分解獲得的前N個特徵向量(矩陣的最主要的N個變
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