SVD和PCA？
PCA的理念是使得数据投影后的方差最大，找到这样一个投影向量，满足方差最大的条件即可，而经过了去除均值的操作之后，就可以用SVD分解来求解这样一个投影向量，选择特征值最大的方向
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SVD 概述 奇异值分解（SVD, Singular Value Decomposition）: 提取信息的一种方法，可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征。从生物信息学到金融学，SVD 是提取信息的强大工具。 SVD 场景 信息检索-隐性语义检索（Latent Semantic Indexing, LSI）或 隐形语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA） 隐
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我目前正在做一个音频信号处理项目，需要在Java中的一个复杂矩阵上使用SVD。我当前的线性代数库是Apache Commons。但它只提供实矩阵的SVD，JAMA、JBLAS、EJML、ojAlgo都不支持复杂的SVD。 我一直在用一些技巧从一个等效的实矩阵中找到SVD。然而，当我重建矩阵时，这种技术对于虚部有很大的不准确性。
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SVD 概述 奇异值分解（SVD, Singular Value Decomposition）: 提取信息的一种方法，可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征。从生物信息学到金融学，SVD 是提取信息的强大工具。 SVD 场景 信息检索-隐性语义检索（Latent Semantic Indexing, LSI）或 隐形语义分析（Latent Semantic Analysis, L
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我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：$$Ax=lambda x$$ 其中A是一个$$n times n$$的矩阵，x是一个n维向量，则我们说$$lambda$$是矩阵A的一个特征值，而x是矩阵A的特征值$$lambda$$所对应的特征向量。 求出特征值和特征向量有什么好处呢？ 就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的n个特征值$$lambda_1 leq lambda_2 leq
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问题内容： 关于它们有很多传说。我想知道真相。以下两个示例之间有什么区别？ 问题答案： 不确定从何处获得传说，但： 提交按钮 与： IE6将在标记之间提交此按钮的所有文本，其他浏览器将仅提交值。使用可使您在按钮的设计上享有更大的布局自由度。从各种意图和目的看，它乍一看似乎很棒，但是各种浏览器怪癖使它有时很难使用。 在您的示例中，IE6将发送到服务器，而其他大多数浏览器将不发送任何内容。要使其跨浏览
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什么区别以及如何正确重写代码？