项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner
原博客：https://daya-jin.github.io/2019/01/07/MatrixFactorization/
概述
在机器学习领域通常会用到矩阵分解技术，目的就是维度规约或压缩存储，本文做一个简单的总结与概述。
EVD
特征值分解(Eigenvalue Decomposition)，假设对于一个的方阵
，有如下等式成立：
其中为常数，
为列向量。那么满足上式的
为矩阵
的特征值，对应的
为特征向量，方阵的特征向量是相互正交的。写成矩阵形式有：
其中为特征值由大到小排列构成的对角矩阵，
为特征向量构成的方阵。选取前
大的特征值，那么降维后的
可以表示成：
EVD即是PCA的原理。
SVD
奇异值分解(Singular Value Decomposition)，假设对一个的矩阵
，SVD的目标是把
分解成如下形式：
其中是与
同形状的奇异值矩阵。由矩阵乘法的性质可得，矩阵
的形状为
，
的形状为
。同样类似的，
与
都是正交方阵。
SVD可以通过EVD来实现，注意到：
不难发现可以分别通过对和
做EVD可以得到
和
，而
则是特征值的开方。选取前
大的奇异值，那么
可以近似压缩存储成：
对于降维，有：
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