奇異值分解及應用(PCA&LSA)

這裏我省去了很多的數學知識，建議數學比較薄弱的讀者可以先看看<信息檢索導論>第18章。主要的數學知識包括方陣的特徵值、特徵向量；方陣的對角化；一般矩陣的奇異值分解及低秩逼近矩陣。這裏主要講解奇異值分解的兩個應用PCA(降維)和LSA(潛在語義結構分析)。 PCA: 之前有詳細講過PCA，見：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/41544

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