【推薦系統】特徵值分解（譜分解）和奇異值分解（SVD），即在PCA上的應用

特徵值分解（譜分解EVD）和奇異值分解（SVD），即在PCA上的應用 1. 概念 特徵值分解和奇異值分解在機器學習領域都有着普遍的應用。二者有着很緊密的關係，兩者的目的都是同樣，就是提取出一個矩陣最重要的特徵。html 1.1特徵值 若是說一個向量v是方陣A的特徵向量，將必定能夠表示成下面的形式：web 這時候λ就被稱爲特徵向量v對應的特徵值，一個矩陣的一組特徵向量是一組正交向量(實對稱矩陣不一樣

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