主成分分析（PCA）與SVD奇異值分解
，y1-y10）*10（列，特征數x1-x10）的（10個樣例，每樣例對應10個特征） （1）、分別 ...
原文：【ML】從特征分解，奇異值分解到主成分分析
.理解特征值，特征向量 一個對角陣 A ，用它做變換時，自然坐標系的坐標軸不會發生旋轉變化，而只會發生伸縮，且伸縮的比例就是 A 中對角線對應的數值大小。 對於普通矩陣 A 來說，是不是也可以找到這樣的向量，使得經 A 變換后，不改變方向而只伸縮 答案是可以的，這種向量就是 A 的特征向量，而對應的伸縮比例就是對應的特征值。 特征值會有復數是為什么 首先要知道，虛數單位 i 對應的是旋轉 o ， ...
2019-04-18 19:45 0 701 推薦指數：
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