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矩阵的奇异值分解;;CHAPTER;定义：设$A$是一个$m\timesn$矩阵，则存在一个分解$A=U\SigmaV^T$，其中$U$是$m\timesm$正交矩阵，$\Sigma$是$m\timesn$对角矩阵，$V$是$n\timesn$正交矩阵，且$\Sigma$对角线上的元素即为$A$的奇异值。;;;数据降维;CHAPTER;;;;CHAPTER;;;在计算机中，由于舍入误差的存在，可能导致计算得到的奇异值与真实值存在偏差。;CHAPTER;主成分分析原理;数据降维;图像压缩;CHAPTER;;SVD在协同过滤中的应用;收集用户观影历史数据，构建用户-电影评分矩阵。;CHAPTER;;;Coursera、edX等在线教育平台上提供了大量与矩阵分析和奇异值分解相关的在线课程，学习者可以根据自己的需求和兴趣进行选择。;THANKS
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