特徵值分解， 奇異值分解
Ref:
https://en.wikipedia.org/wiki/Eigendecomposition_of_a_matrix
http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Diagonalizable_matrix
https://wenku.baidu.com/view/d14c5700e87101f69e319514.html
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特徵值分解，奇異值分解svd
特徵值分解： 特徵值分解（Eigen decomposition），又稱譜分解（Spectral decomposition）是將矩陣分解為由其特徵值和特徵向量表示的矩陣之積的方法。需要注意只有方陣才可以施以特徵值分解。 N 維非零向量 v 是 N
線性代數基礎（矩陣、範數、正交、特徵值分解、奇異值分解、跡運算）
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矩陣的特徵值分解與奇異值分解的幾何意義
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特徵值分解、奇異值分解、PCA概念整理
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矩陣特徵值分解與奇異值分解含義解析及應用
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【PCA與LDA】特徵值分解與奇異值分解以及影象壓縮處理原理
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參考文獻：http://igl.ethz.ch/projects/ARAP/svd_rot.pdf 一 問題描述 假設P={p1,p2,...,pn}和Q={q1,q2,...,qn}是兩組Rd空間中的對應點集，現在想要根據這個兩個點集的資料來計算出它們之間的剛性轉置
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特征值分解和奇異值分解
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前言 之前的部落格中SVD推薦演算法寫得不是很嚴謹，r̂ ui=∑Ff=1PufQfi+μ+bu+bir^ui=∑f=1FPufQfi+μ+bu+bi 更像是矩陣分解多一點，沒有涉及到SVD的數學意義，這篇部落格大概會寫一些數學SVD的數學理解，以及SVD在P
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