一个矩阵就相当于一个线性变换，因为一个矩阵乘以一个向量后得到的向量，其实就相当于将这个向量进行了线性变换。
分解得到的Σ矩阵是一个对角阵，里面的特征值是由大到小排列的，表示的是这个特征到底有多重要，这些特征值所对应的特征向量就是描述这个特征是什么（从主要的变化到次要的变化排列）。
SVD的性质：
SVD计算举例：
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本文标题：奇异值分解（SVD）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/tjthoftx.html
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