关于奇异值分解（SVD）的理解

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本文深入探讨了奇异值分解(SVD)的基本概念，解释了如何通过SVD将矩阵分解为两个不同维度上的正交向量集之间的映射变换，以及这种变换在高维空间到低维空间映射中的应用。
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奇异值分解实际上是将一个矩阵，分解成为两个不同维度（行数和列数）上的正交向量集之间的映射变换，奇异值则是变换时的缩放！

例如上面的矩阵M就是一个5维映射到4维的变换矩阵，而SVD分解得到的奇异值和奇异向量则反应了这种映射关系，可以看出5维空间的各个正交方向上，缩放了多少后，映射到了4维的哪些方向。

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