中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.3节

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 7.3节，仅用于交流学习！ 本节阐述 SVD 在统计学与数据分析中的一个主要应用。我们的示例将来源于人类遗传、面部识别 及金融。问题在于理解一个大的数据矩阵（= 测量值） 。对 n 个样本的每一个，我们测量 m 个变量。数 据矩阵 A 0 具有 n 列和 m 行。 通过图像，A 0 的列是 R m 里的 n 个点。在我们减去各行的平均值后得到 A，其 n 个点通常沿着 一条直线或接近一个平面（或 R m 的其它低维子空间）聚集。这条直线或平面或子空间是什么？ 允许我从一个图片而不是数字开始。对于如年龄和身高的 m = 2 个变量，其 n 个点位于 R 2 平面。 减去平均年龄和平均身高来中心化数据。假设 n 个中心化后的点沿某条直线聚集，那线性代数如何找 出那条直线呢？