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文章中有部分内容不严谨，但是不影响整体理解，本文在原文基础上加入自己的理解和笔记，复习面试用。

SVD

SVD，奇异值分解，是属于矩阵分解里面的一种方法。
矩阵分解中还有一种比较常用的方法，如下图：

上图中的矩阵A 为 n*n 的对称矩阵，那么如果矩阵A不对称呢？不对称矩阵A的分解就叫做奇异值分解SVD，如下图：


所以接下来要对U、S、V进行求解，当对U、S、V求解完毕，就相当于对该矩阵A成功的进行了SVD分解了。

上述求解过程不需要掌握，知道就行。

至此，SVD完成~

SVD与PCA的关系

上述对SVD的描述，是对SVD本身分解过程计算U、S、V过程的描述，但是并未涉及到SVD怎么关联上降维、PCA的问题。我们先简略说下之前学过的PCA：

求得投影矩阵 $P(m×k)$P(m×k)后，将数据集 $X(n×m)$X(n×m)做线性变换 $P$P可以得到降维后的结果 $Y(n×k)$Y(n×k)。（其中 $n$n是样本的条数， $m$m是原始数据特征的维度， $k$k是降维后特征的维度），即 $Y=XP$Y=XP

PCA从输入输出的角度来理解，是上述那样；如果从过程来理解，则为：
先求出X的协方差矩阵，求出该矩阵的特征值和特征向量，将特征值排序，选择前k个主要特征值（主成分），丢弃掉剩余特征，即完成了降维操作。

而SVD则可以直接对X进行奇异值分解，得到
$X=USV^T$X=USVT
其中的 $V$V相当于PCA中的 $P$P
而 $US$US相当于PCA后的结果 $Y$Y

说简单点，对数据集X做SVD就可以直接得到PCA的结果Y。
上述结论的推导过程如下，不需要掌握：

其实这也意味着，求解PCA，我们并不是只有求解协方差矩阵一条路可以走，直接SVD求解反而很多时候效果很好。

以上便是 SVD 以及 PCA和SVD 的 联系与区别。KO~