特征分解：将矩阵分 解成一组特征向量和特征值。 方阵 A 的 特征向量(eigenvector)是指与 A 相乘后相当于对该向量进行缩放 的非零向量 v 标量 λ 被称为这个特征向量对应的 特征值(eigenvalue)。(类似地，我们也可以 定义 左特征向量(left eigenvector)v⊤A = λv⊤，但...
文章目录： 1. 前言 2. LU三角分解 3. Cholesky分解 — LDLT分解 4. Cholesky分解 — LLT分解 5. QR分解 6. 奇异值分解 7. 特征值分解 参考博客： https://blog.csdn.net/hansry/article/details/104174651#2_LU_11...
转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言： PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数...