在上一篇文章中，我们介绍了特征值与特征向量的基本定义。这一篇将深入研究它们的“特征分解”（eigen decomposition），并探讨如何利用特征值和特征向量将矩阵表示为其基本成分的乘积形式。

在深入讨论内积与正交性之前，回顾一下上一篇关于特征值与特征向量的内容，我们了解到了特征分解的重要性。而在数据分析、机器学习等领域，线性代数的一个基本工具是“内积”。内积不仅能够帮助我们理解

在线性代数中，正交性是一个重要的概念，尤其是在处理高维空间中的数据时，理解正交向量与正交基的概念对于使用AI和机器学习算法至关重要。本篇教程将深入探讨正交向量与正交基的定义及其性质，并结合案例进行

在上一篇中，我们讨论了正交向量与正交基的概念，了解了如何通过这些概念来简化线性代数中的许多问题。接下来，我们将继续探索内积空间的应用，特别是在数据分析和机器学习等领域中的重要性。