PCA(principal component analysis)主成分分析，原始矩阵中的每一个item可以用基向量的线性组合表示
SVD(singular value decomposition)奇异值矩阵分解，是一个矩阵及其转置矩阵的PCA，
SVD能通过矩阵分解能同时拿到行向量与列向量的基
在电影推荐中，R的行代表某个用户，列代表某个电影，具体某个数值代表该用户对某个电影的评分，M的行代表某个用户对所有类型电影的喜好程度，U的列代表某个电影是否属于某种类型的电影，两者点乘为某个用户对某个电影的评分
该算法的目标是：基于稀疏的矩阵R，填充那些缺失的值
rui = pu * qi
我们要最小化sum(rui - pu * pi)^2,意思就是使用那些已有的矩阵R中的值去估计pu和pi，虽然不是无偏低，但是也是可以用的
具体参考：http://www.infoq.com/cn/articles/matrix-decomposition-of-recommend-system
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将矩阵A分解为 分解成了LU矩阵 LU分解大概有：
【矩阵分解】 矩阵分解是指根据一定的原理用某种算法将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积。常见的矩阵分解有可逆方阵的三角...
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本文标题：矩阵分解
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