SVD的求解过程
上述关于SVD在二维平面上的结论可以轻易地推广到多维情况. 那SVD具体如何求解呢?...其中矩阵Q为酉矩阵, 即满足QT=Q-1. 矩阵Λ=diag(λ1,...λn)为矩阵A的特征值所组成的对角矩阵....降维
数据降维在机器学习, 数据挖掘等领域是一个重要的技术, 通过数据降维可以挖掘数据的关键信息, 降低运算的成本....使用SVD进行降维的核心思想是, 通过对feature向量(如机器学习中的数据向量)所组成的矩阵X进行分解, 可直接得到降维后的feature向量矩阵, 这其实就是PCA(主成分分析, Principal...维基百科, 自由的百科全书.