摘要： @ 一、奇异值分解(SVD)原理 1.1 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： \(Ax=λx\) 其中A是一个n×n的实对称矩阵，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？ 就是我们可以 阅读全文