奇异值分解(SVD)

奇异值分解SVD在数据降维中有较多的应用

一、特征值分解EVD

二、奇异值分解SVD

定义

奇异值求解

三、实际计算奇异值

四、特征值分解和奇异值分解的区别：

特征值只能作用在一个mm的正方矩阵上，而奇异值分解则可以作用在一个mn的长方矩阵上。其次，奇异值分解同时包含了旋转、缩放和投影三种作用，奇异值分解公式中U和V都起到了对A旋转的作用，而Σ起到了对A缩放的作用。特征值分解只有缩放的效果。