特征值分解，奇异值分解（SVD）
特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。 1. 特征值： 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式： 写成矩阵 ...
原文：特征值分解与奇异值分解(SVD)
.使用QR分解获取特征值和特征向量 将矩阵A进行QR分解，得到正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R。由上可知Ak为相似矩阵，当k增加时，Ak收敛到上三角矩阵，特征值为对角项。 .奇异值分解 SVD 其中U是m m阶酉矩阵 是半正定m n阶对角矩阵 而V ，即V的共轭转置，是n n阶酉矩阵。 将矩阵A乘它的转置，得到的方阵可用于求特征向量v，进而求出奇异值 和左奇异向量u。 ...
2016-11-20 18:12 0 3348 推荐指数：
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