無意間想到的，有時間會補充內容。
還記得學線性代數時計算矩陣的特徵值和特徵向量，然後這個矩陣就可以用這個特徵值和特徵向量表示。
這樣就可以理解成矩陣其實是多個向量拼在一起的，這樣就可以將矩陣和向量建立聯絡。
特徵值和特徵向量其實就是尋求原向量組合的最簡單表示，因為向量是可以分解和組合的。
為什麼要用特徵值和特徵向量：原因是解耦合、等價變換。
pca又是什麼呢：主成分分析，就是選取特徵值較大的特徵向量代替原特徵值和特徵向量實現降維，
降維的優點是減少計算量，缺點是損失精度。
特徵值 特徵向量與PCA演算法
一 複習幾個矩陣的基本知識 1.向量 1 既有大小又有方向的量成為向量，物理學中也被稱為向量，向量的座標表示a 2,3 意為a 2 i 3 j，其中i,j分別是x,y軸的單位向量。2 向量的點乘 a b 公式 a b b a a b cos x1 x2 y1 y2 點乘又叫向量的內積 數量積，是乙個...
「正交陣」與「特徵值和特徵向量」
概念 若n階矩陣a滿足ata i，則a為正交矩陣，簡稱正交陣。ata i解釋的話就是 a的第i行 a的第i列 1 a的第i行 a的非第i列 0。其他 1，a是正交陣，x為向量，則a x稱作正交變換 正交變換不改變向量長度。如 a b x0,y0 ps b是對映到x，y座標軸上的乙個點 於是a bt的...
特徵值 特徵向量
最近在學lsc，想蒐集一些特徵值和特徵向量的知識 1 特徵值和特徵向量 矩陣的基 定義 乙個m n的矩陣可以看成是n個列向量組成，這n個列向量的線性組合構成乙個列空間，而通常這n個列向量不是線性無關的，那麼求出這n個列向量中不相關的r個，可以稱這r列為矩陣列空間的基。基上投影的計算 要準確描述向量，...