Я просто немного озадачен тем, как диагонализировать Ковариационную Матрицу через SVD.
Давайте определим
X матрица данных и U, S, V в качестве svd-разложения.
C ковариационная матрица, C = 1 / n-1 Y * Y '
Я знаю, что используя Y = U '* X, я собираюсь обратно диагонали ковариационную матрицу, чтобы удалить шум и избыточность.
Это правильный способ сделать это?
Почему, когда я делаю это в python, я получаю матрицу, которая не диагонализирована?