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    如何从线性空间变换的角度理解使用奇异值分解（SVD）进行数据降维？ 我查找了许多关于SVD的原理解读，常见的主要有两个说法，一种是把矩阵看作线性变换，SVD可以理解成把一个n维向量旋转，拉伸，扩充到m维，再旋转的变换过… 显示全部 关注者 7
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    矩阵的奇异值分解（singular value decomposition，简称SVD）是线性代数中很重要的内容，并且奇异值分解过程也是线性代数中相似对角化分解（也被称为特征值分解，eigenvalue decomposition，简称EVD）的延伸。因此，以下将从线性代数中最基础的矩阵分解开始讲起，引出奇异值分解的定义，并最终给出奇异值
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    二、基础理解 1 核心思想 SVD可以将一个庞大的用户-物品评分矩阵 R 分解为三个矩阵的乘积： 基于SVD公式：A = U*Σ*Vᵀ 评分矩阵 R (m个用户 x n个物品) ≈ 用户隐空间矩阵 U (m个用户 x k个隐因子) * 奇异值矩阵 Σ (k个隐因子的重要性强度) * 物品隐空间矩阵 Vᵀ (k个隐因子 x n个物品) 这里的 k 是一个远
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