特征值分解和奇異值分解
特征值和奇異值在大部分人的印象中，往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論里面，也很少講任何跟特征值與奇異值有關的應用背景。 奇異值分解是一個有着很明顯的物理意義的一種方法，它可以將一個比較復雜的矩陣用更小更簡單的幾個子矩陣的相乘來表示，這些小矩陣描述的是矩陣的重要的特性。就像 ...
原文：特征值分解與奇異值分解
https: www.cnblogs.com fuleying p .html 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 ...
2020-01-13 16:19 2 759 推薦指數：
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