一文理解矩阵特征值、特征向量、矩阵分解、pca、svd的来龙去脉

本文深入解析矩阵特征值、奇异值及它们与SVD、PCA之间的联系。探讨了矩阵特征值的意义,奇异值对矩阵特性的反映,以及SVD在降维、机器学习中的应用。通过对比PCA与SVD,阐述了两者在数据处理中的角色和差异。

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1、如何理解矩阵特征值:https://www.zhihu.com/question/21874816
2、奇异值比特征值更能反应矩阵的特性吗:https://www.zhihu.com/question/49959130
3、特征值与特征向量:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29517828
4、SVD:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25801478
5、奇异值分解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048
6、奇异值分解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27214578
7、机器学习-svd:https://blog.youkuaiyun.com/zk_j1994 ... 96616
8、svd 降维体现在什么地方:https://www.zhihu.com/question ... 41603
9、svd 和 pca 如何理解:https://www.zhihu.com/question/38319536
10:、从 pca 和 svd 的关系拾遗:https://blog.youkuaiyun.com/Dark_Sco ... 50883
11、pca 和 svd 是一回事吗:http://sofasofa.io/forum_main_ ... 00884
12、从 svd 到 pca:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36657256

转载于:https://blog.51cto.com/yixianwei/2156128

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