origin做主成分分析 奇異值分解的方法？
奇異值分解的方法？假設m是m×n階的矩陣，其中所有元素都屬于域K，即實數域或復數域。這樣，就有了一個分解，使得M=u∑V*，其中u是M×M階的酉矩陣；∑是M×n階的半正定對角矩陣；V*，即V的共軛轉置
奇異值分解的方法？
假設m是m×n階的矩陣，其中所有元素都屬于域K，即實數域或復數域。這樣，就有了一個分解，使得M=u∑V*，其中u是M×M階的酉矩陣；∑是M×n階的半正定對角矩陣；V*，即V的共軛轉置，是n×n階的酉矩陣。這種分解稱為M的奇異值分解∑對角線是M的奇異值。通常的做法是將奇異值從大到小排列。通過這種方式，∑可以由M唯一地確定（盡管u和V仍然不確定）。)奇異值分解在某些方面類似于對稱矩陣或基于特征向量的Hermite矩陣的對角化。然而，這兩種矩陣分解雖然有各自的相關性，但卻有著明顯的不同。對稱矩陣特征向量分解的基礎是譜分析，奇異值分解是譜分析理論在任意矩陣上的推廣。