矩阵的特征值和特征向量是什么?

特征值

特征值是矩阵中每个特征向量所对应的最大值。特征值可以用于识别矩阵的性质，例如奇异性、对称性、正定性等。

特征向量

特征向量是与特定特征值对应的特征向量。特征向量可以用于识别矩阵的性质，例如方向、长度等。

矩阵的特征值和特征向量在机器学习中有着广泛的应用，例如：

• 特征提取：特征值可以用于选择最能代表数据特征的特征。
• 降维：特征向量可以用于降维，将高维矩阵转换为低维矩阵。
• 线性回归：特征向量可以用于线性回归。
• 主成分分析：特征向量可以用于主成分分析，识别数据中的主要方向。

以下是一些关于矩阵特征值的资源：

• 维基百科上的特征值和特征向量：
  • 特征值：
  • 特征向量：
• 维基百科上的矩阵特征值和特征向量：
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  • 特征向量：

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