奇異值分解(SVD)摘記——從EVD到SVD
奇異值分解摘記——從EVD到SVD 1. 矩陣的對角化(Diagonalization) 2. 實對稱矩陣的特徵分解(Eigenvalue Decomposition,EVD) 2.1 實對稱矩陣的對角化 2.2 正交矩陣的幾何意義 3. 奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD) 3.1 SVD的實質 3.2 SVD的奇異向量(Singular vector)
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