Question

为什么要有特征值和特征向量{转}

Answer 1

特征向量的几何意义
特征向量确实有很明确的几何意义，矩阵(既然讨论特征向量的问题，当然是方阵，这里不讨论广义特征向量的概念，就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍
是同维数的一个向量，因此，矩阵乘法对应了一个变换，把一个向量变成同维数的另一个向量，那么变换的效果是什么呢？这当然与方阵的构造有密切关系，比如可
以取适当的二维方阵，使得这个变换的效果就是将平面上的二维向量逆时针旋转30度，这时我们可以问一个问题，有没有向量在这个变换下不改变方向呢？可以想
一下，除了零向量，没有其他向量可以在平面上旋转30度而不改变方向的，所以这个变换对应的矩阵(或者说这个变换自身)没有特征向量(注意：特征向量不能
是零向量)，所以一个变换的特征向量是这样一种向量，它经过这种特定的变换后保持方向不变，只是进行长度上的伸缩而已(再想想特征向量的原始定义ax=
cx,你就恍然大悟了,看到了吗？cx是方阵a对向量x进行变换后的结果，但显然cx和x的方向相同)，而且x是特征向量的话，ax也是特征向量(a是标
量且不为零)，所以所谓的特征向量不是一个向量而是一个向量族，
另外，特征值只不过反映了特征向量在变换时的伸缩倍数而已，对一个变换而言，特征向量指明的方向才是很重要的，特征值不是那么重要，虽然我们求这两个量时
先求出特征值，但特征向量才是更本质的东西！
比如平面上的一个变换，把一个向量关于横轴做镜像对称变换，即保持一个向量的横坐标不变，但纵坐标取相反数，把这个变换表示为矩阵就是[1
0;0
-1]，其中分号表示换行，显然[1
0;0
-1]*[a
b]'=[a
-b]',其中上标'表示取转置，这正是我们想要的效果，那么现在可以猜一下了，这个矩阵的特征向量是什么?想想什么向量在这个变换下保持方向不变，显
然，横轴上的向量在这个变换下保持方向不变(记住这个变换是镜像对称变换，那镜子表面上(横轴上)的向量当然不会变化)，所以可以直接猜测其特征向量是
[a
0]'(a不为0)，还有其他的吗？有，那就是纵轴上的向量，这时经过变换后，其方向反向，但仍在同一条轴上，所以也被认为是方向没有变化，所以[0
b]'(b不为0)也是其特征向量，去求求矩阵[1
0;0
-1]的特征向量就知道对不对了!

Answer 2

迷惑很久，终于想通。 其实是一种数据的处理方法，可以简化数据。矩阵乘特征向量就是在其方向的投影。这点类似于向量点积既是投影。 通过求特征值和向量，把矩阵数据投影在一个正交的空间，而且投影的大小就是特征值。这样就直观体现了数据的基本特征。 最大特征值并不是说数据在所有方向的投影的最大值，而仅限于正交空间的某一方向。 有没有其他的正交空间，一般矩阵，满足满秩，只有一个这样的空间。 会不会有更好的空间来体现数据的特征，一般来说，正交空间就很好，不排除特殊应用需要非正交的空间，可能会更好。