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特征值的理解

时间:2014-05-10 00:42:33      阅读:448      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]


 迷惑很久,终于想通。
其实是一种数据的处理方法,可以简化数据。矩阵乘特征向量就是在其方向的投影。这点类似于向量点积既是投影。
通过求特征值和向量,把矩阵数据投影在一个正交的空间,而且投影的大小就是特征值。这样就直观体现了数据的基本特征。
最大特征值并不是说数据在所有方向的投影的最大值,而仅限于正交空间的某一方向。
至于为什么求出来的特征向量是正交的,可以证明。
有没有其他的正交空间,一般矩阵,满足满秩,只有一个这样的空间。
会不会有更好的空间来体现数据的特征,一般来说,正交空间就很好,不排除特殊应用需要非正交的空间,可能会更好。 

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特征值的理解

原文:http://www.cnblogs.com/yiranlaobaitu/p/3718616.html

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