Зачем решать проблему неоднозначности (неопределенности) знака SVD, выбирая внутренний продукт - сингулярный вектор и от ⇐ Python

[Anonymous]

рассмотрим матрицу A = USV'

Код: Выделить всё

A = [1 2;3 4;5 6]

матрица U равна

Код: Выделить всё

[-0.23 0.97;-0.97 -0.23;0.06 -0.01]

выберите первый столбец A в качестве отдельного вектора данных a1 = (1,3,5)
внутренний продукт u1 равен u1*a1=-0,23*1+-0,97* 3+0,06*5=-3,11
чтобы внутренний продукт был отрицательным, выберите обратный знак u1 = -u1 = (0,23, 0,97,-0,06)Так почему же умножение столбца данных дает направление сингулярного вектора? В чем смысл этого процесса?
Я пытался использовать PCA для своего изображения, узнайте, почему направление всегда выбирает тонкий конец

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... uct-the-si