奇异值分解SVD

散度矩阵就是协方差矩阵乘以(总数据量-1)。因此它们的特征值和特征向量是一样的。这里值得注意的是，散度矩阵是SVD奇异值分解的一步，因此PCA和SVD是有很大联系。

 

散度矩阵=类内离散度矩阵=类内离差阵=协方差矩阵×（n-1）

 

样本的协方差矩阵乘以n-1倍即为散布矩阵，n表示样本的个数，散布矩阵的大小由特征维数d决定，是一个为d×d 的半正定矩阵。