主成分分析（PCA）与SVD奇异值分解
，y1-y10）*10（列，特征数x1-x10）的（10个样例，每样例对应10个特征） （1）、分别 ...
原文：【ML】从特征分解，奇异值分解到主成分分析
.理解特征值，特征向量 一个对角阵 A ，用它做变换时，自然坐标系的坐标轴不会发生旋转变化，而只会发生伸缩，且伸缩的比例就是 A 中对角线对应的数值大小。 对于普通矩阵 A 来说，是不是也可以找到这样的向量，使得经 A 变换后，不改变方向而只伸缩 答案是可以的，这种向量就是 A 的特征向量，而对应的伸缩比例就是对应的特征值。 特征值会有复数是为什么 首先要知道，虚数单位 i 对应的是旋转 o ， ...
2019-04-18 19:45 0 701 推荐指数：
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