引子：SVD分解就是把一個實數矩陣M分拆成UDV。U，V都是正交旋轉矩陣。這個分拆可以形象的理解為，我要看看這個空間M性質怎麼樣？那我可以用標準笛卡爾空間來構造出一個一模一樣的M空間。想象M空間是個特殊形狀的泥塑，笛卡爾空間是塊標準的正方形泥塊。把笛卡爾空間放在手裡，先旋轉著看看(即左乘V)，再找合適的地方捏捏它(再左乘D)，好讓它和M一樣。最後再旋轉(再左乘U)，把它擺得和M一樣。這樣就360度無死角的構造了一個M空間。如果發現M空間有的地方很扁，那麼我就掉丟這個維度，這就是SVD的降維，也是SVD的核心。

註釋：關於上面為何是特徵向量的說明。

PS:一室友秦屌，問我M不是方陣，是3*2的矩陣。作用在2*1的向量 x 上，Mx 就變成了三維的了。這還能通過兩次旋轉達到效果嗎？

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