SVD（奇异值分解）真的是一个神奇的东西，这里就写个小结。

其实原理并不是那么难理解。

它在数据去噪方面和降维上有特殊作用，也与PCA有很大的联系。

首先我们先回顾一下 EVD，特征值分解，可以对SVD有更好地理解

一、特征值分解

特征值分解是每本线性代数书上基本都会涉及到的东西，涉及的基本原理也比较多。

它的过程其实就是相似对角化。

我们知道对称矩阵必定可以进行相似对角化，那么这里就说一下它的推导吧。

二、奇异值分解

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