SVD是奇异值分解，当矩阵不是方阵的时候，则这个矩阵是奇异矩阵。我们可以通过奇异值分解来获得特征矩阵。因为有的时候前10%，甚至前1%的特征值就占了剩下的和。通过SVD我们就可以压缩矩阵了。
而PCA与SVD有一曲同工之妙，一般来说，在数字信号处理中，方差大的是信号方向，方差小的是噪声方向，而我们所说的要提高信噪比也就是说要让方差大的尽可能大，让方差小的尽可能小。那如何让方差大的尽可能大呢？很简单，就是在信号的方向建立坐标系。然后在与已经建立的坐标系正交的坐标系上重复上述操作。也就是和和选取重要的特征值是一样的过程。
在估计照相机矩阵的时候，可能会出现误差或者是有噪声，为了确保照相机的旋转部分是个旋转矩阵，所以这时候也可以用SVD，旋转的最佳逼近可以由
(计算机视觉100页)
https://blog.csdn.net/xiaocong1990/article/details/54909126/
以下示例来自这篇神文 同时这有一篇关于SVD分解的理解，个人感觉讲的也很好 PCA算法 总结一下PCA的算法步骤：...
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本想把PCA和SVD写在一起，可上篇PCA还没写清楚就已经4页word了。再把SVD和特征工程的内容加上，实在是...
在PCA相关的章节最后，系列教程的作者又专门写了一章“在R中运行PCA和SVD”，使用的还是tissuesGene...
PCA 参考资料 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html http://d0ev...
“PCA 通过 SVD 分解替代协方差矩阵的特征值分解” 是什么意思？ 在周志华的《机器学习》第 10 章介绍“主...
为什么要使用PCA 我们使用SVD（singular value decomposition，中文译名“奇异值分解...
维度概念 对于数组Series来讲，维度就是shape返回几个数字就是几维 shape(2,) 不区分行列，返回的...
Welcome To My Blog 推导完PCA再来看看SVD 概述 奇异值分解(singular value...
本文标题：SVD和PCA
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