SVD singular value decomposition

SVD singular value decomposition

https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition

奇异值分解在统计中的主要应用为主成分分析（PCA），一种数据分析方法，用来找出大量数据中所隐含的“模式”，它可以用在模式识别，数据压缩等方面。PCA算法的作用是把数据集映射到低维空间中去。 数据集的特征值（在SVD中用奇异值表征）按照重要性排列，降维的过程就是舍弃不重要的特征向量的过程，而剩下的特征向量组成的空间即为降维后的空间。