奇异值分解（SVD）
0 - 特征值分解（EVD） 奇异值分解之前需要用到特征值分解，回顾一下特征值分解。 假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵（$A=A^T$），则可以被分解为如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
原文：奇异值分解(SVD)
奇异值分解 SVD 特征值与特征向量 对于一个实对称矩阵 A in R n times n ，如果存在 x in R n 和 lambda in R 满足： begin align Ax lambda x end align 则我们说 lambda 是矩阵 A 的一个特征值，而 x 是矩阵 A 的特征值 lambda 所对应的特征向量。可以看出 A 的特征向量 x 乘以矩阵 A ，即 Ax ，不改 ...
2021-11-08 09:47 0 122 推荐指数：
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