降维方法介绍整理：SVD,PCA,LDA等

SVD降维 SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）是对矩阵进行分解，假如待分解的矩阵A是一个m*n矩阵，那么对矩阵A的SVD分解即：A=U∑VT。其中U是一个m*m的矩阵；Σ是一个m*n的矩阵，Σ除了主对角线上的元素以外其他元素全为0，主对角线上元素称为奇异