PCA 和 SVD 原理区别

最近无意中又看到了PCA和SVD，又有些新的想法。

PCA 和 SVD都是对数据进行降维，但是方法不一样。

PCA 是用特征向量来进行降维，但是很多只有方阵有特征向量。
SVD则更普遍一点，可以对一般的矩阵进行降维，本身就是一种矩阵分解方法