特征值分解與奇異值分解(SVD)
1.使用QR分解獲取特征值和特征向量 將矩陣A進行QR分解，得到正規正交矩陣Q與上三角形矩陣R。由上可知Ak為相似矩陣，當k增加時，Ak收斂到上三角矩陣，特征值為對角項。 2.奇異值分解(SVD) 其中U是m×m階酉矩陣；Σ是半正定m×n階對角矩陣；而V*，即V的共軛轉置 ...
原文：特征值分解，奇異值分解（SVD）
特征值分解和奇異值分解在機器學習領域都是屬於滿地可見的方法。兩者有着很緊密的關系，我在接下來會談到，特征值分解和奇異值分解的目的都是一樣，就是提取出一個矩陣最重要的特征。 .特征值： 如果說一個向量v是方陣A的特征向量，將一定可以表示成下面的形式： 寫成矩陣形式： 這時候 就被稱為特征向量v對應的特征值，一個矩陣的一組特征向量是一組正交向量。 . 特征分解： 特征值分解是將一個矩陣分解成下面的形式 ...
2015-04-29 16:24 2 19413 推薦指數：
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