常见的矩阵分解方法总结

一、 矩阵的分解

矩阵的分解分为：正三角分解、满秩分解、奇异值分解、谱分解等。矩阵分解这一技术，不仅是线性代数的核心组成部分，更是数据分析、机器学习、信号处理等多个领域的基石。从基础的数据结构处理到复杂的算法实现，矩阵分解的应用无处不在。例如，在机器学习领域，矩阵分解技术被广泛用于特征提取和数据降维，这对于处理和分析大规模数据集至关重要。在信号处理中，它帮助我们从复杂的信号中提取有用信息。因此，学习矩阵分解的原理和方法都显得十分重要。

参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/670586412 等