更改

如上图中间的“collect data”.

如上图中间的“collect data”.

2.计算<math>\mathbf{X}</math>的SVD：<math> X = U Σ V* </math>

2.计算<math>\mathbf{X}</math>的SVD：<math> \mathbf{X} = \mathbf{U}\mathbf{Σ}\mathbf{V^*} </math>

通过SVD可以降维，只保留前 r个重要的模式（即低秩近似）。

通过SVD可以降维，只保留前 r个重要的模式（即低秩近似）。

3.计算Ã: Ã = U* X' V Σ⁻¹  

3.计算<math> \tilde{A} </math>Ã: Ã = U* X' V Σ⁻¹  

4.求解Ã的特征特征值和特征向量： Ã W = W Λ

4.求解Ã的特征特征值和特征向量： Ã W = W Λ