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文章目录奇异值分解回顾特征值和特征向量SVD的定义SVD的一些性质SVD用于PCA 奇异值分解 转自返回主页 刘建平Pinard的博客 回顾特征值和特征向量 首先特征值和特征向量的定义如下： Ax=λxA x = \lambda xAx=λx 其中A是一个n×n的矩阵，x是一个n维向量，则我们说λ是矩阵A的一个特征值，而x是矩阵A的特征值λ所对应的特征向量。 求出特征值和特征向量有什么好处呢？就是...

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