代入特征值求特征向量

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PCA 主成分分析
前一篇提到的中，我们在使用SVM支持向量机做人脸分类之前使用到PCA提取人脸数据中的主要成分，降低计算的维度，那么具体PCA是如何提取的呢?
DataStrategy
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2020-08-25
Excel数据分析——主成分分析的准备工作之三：矩阵求特征向量
然后成功的用画图和规划求解搞出来的它的3个特征值：按说，有特征值的话，代入原公式X=0求特征向量X应该就不难了吧所以。
jennifer5jl
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2018-10-14
机器学习 | SVD矩阵分解算法，对矩阵做拆分，然后呢？
SVD的英文全称是Singular Value Decomposition，翻译过来是奇异值分解。V是一个n x n的矩阵。U和V都是酉矩阵，即满足U^TU = I， V^T V = I。
程序员老梁
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2020-07-17
众人皆醉我独醒——深入理解“特征值”和“特征向量”
在这个变换中，大部分的向量都发生了偏移，脱离了原“轨道”。此时线性变换的矩阵变成了[1/2,1;0,2]，产生的新向量p跟w还在同一条直线上。
反内卷盟主狼大柔
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2019-03-21
线性代数之特征值和特征向量的方法总结
特征值与特征向量是线性代数的重要内容，也是重要的考点之一。这一部分既是要对前面矩阵、线性方程组的综合应用，也是后面二次型的基础。特征值与特征向量这一章节所涉及的题目多，分值大，平均每年考查10分左右。
老余老表纪事
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2019-12-13
矩阵的特征：主成分分析（PCA）
我们先从主成分分析PCA开始看。在解释这个方法之前，我们先快速回顾一下什么是特征的降维。在机器学习领域中，我们要进行大量的特征工程，将物品的特征转换成计算机所能处理的各种数据。
程序员荐书
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2021-06-20

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