看了几篇关于奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)的博客，大部分都是从坐标变换（线性变换）的角度来阐述，讲了一堆坐标变换的东西，整了一大堆图，试图“通俗易懂”地向读者解释清楚这个矩阵分解方法。然而这个“通俗易懂”到我这就变成了“似懂非懂”，这些漂亮的图可把我整懵了。)的博客
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降维之奇异值分解(SVD) 降维之主成分分析法（PCA）
来源：互联网
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