机器学习笔记 - 特征分解一、特征分解概述二、特征分解公式

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我是靠谱客的博主无心跳跳糖，最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习笔记 - 特征分解一、特征分解概述二、特征分解公式，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一、特征分解概述

在数学上，本征分解是线性代数的一部分，我们用它来将矩阵分解为其规范形式。在使用特征分解进行因式分解后，我们根据其特征向量和特征值来表示矩阵。需要说明的是，只能使用特征分解来分解方阵。

对应于一个二次方程的矩阵的特征分解可以用来找到这个函数的最小值和最大值。

特征分解是矩阵分解的一种形式。分解矩阵意味着我们要找到一个等于初始矩阵的矩阵乘积。在特征分解的情况下，我们将初始矩阵分解为其特征向量和特征值的乘积。

首先，需要了解矩阵和线性变换之间的联系。以及什么是特征向量和特征值？

机器学习笔记 - 特征向量和特征值_bashendixie5的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/bashendixie5/article/details/124243609

现在我们已经了解了特征向量和特征值是什么，我们可以看到如何使用它来分解矩阵。

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