本书从大数据处理涉及的基础数学理论入手，围绕大数据研究涉及的基础数学知识，从线性代数、微积分、概率与统计、距离度量、优化问题及图论六大方面展开介绍，以夯实读者在大数据领域的理论基础。本书不仅介绍了基本的数学概念，而且通过具体例子介绍了其在大数据领域的实际应用，以提高本书的易读性。本书每章都附有相应的习题，以便读者能够进一步理解相应的知识点。

第1章 线性代数-1.4 特征值与特征向量、矩阵的对角化

第1章　线性代数-1.4　特征值与特征向量、矩阵的对角化