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奇异值分解singular value decomposition，SVD

principal component analysis,PCA

降维操作

pca就是降维后使得信息损失最小

投影在坐标轴上的点越分散，信息保留越多

pca的实现

数据基本的线性变化

协方差矩阵的特征向量就是R

协方差

x，y正相关，协方差大于零；负相关，协方差小于零

pca求解

SVD中的V矩阵就是pca中的R