在矩陣m的奇異值分解中
u的列(columns)組成一套對m的正交"輸入"或"分析"的基向量。這些向量是mm*的特徵向量。
v的列(columns)組成一套對m的正交"輸出"的基向量。這些向量是m*m的特徵向量。
σ對角線上的元素是奇異值，可視為是在輸入與輸出間進行的標量的"膨脹控制"。這些是mm及mm的奇異值，並與u和v的列向量相對應。
奇異值分解在統計中的主要應用為主成分分析（pca），一種資料分析方法，用來找出大量資料中所隱含的「模式」，它可以用在模式識別，資料壓縮等方面。pca演算法的作用是把資料集對映到低維空間中去。
c 學習積累1
1 值型別的變數本身包含他們的資料值 將儲存在棧中 而引用型別的變數包含的是指向包含資料值的記憶體塊的位置資訊 將儲存在受控的堆中 3 引用型別共分四種型別 類 介面 陣列 委派。類除了我們可以定義自己的型別外，又包括兩個比較特殊的型別object和string 它們為預定義引用型別 object是...
C 除錯積累1
d test test.cpp 1 error c2143 syntax error missing before pch creation point 我編寫了乙個標頭檔案，裡面是乙個結構體和乙個簡單的類。但是報錯如上面資訊 hicc.h typedef struct note note clas...
android開發積累1
requestwindowfeature window.feature no title 2 獲取window高度和寬度 設定為全屏模式 getwindow setflags windowmanager.layoutparams.flag fullscreen,windowmanager.layou...