当我计算协方差（A_Transposed * A）并计算特征值和特征向量时，我总是得到一个非常小的特征值 在这里，我的训练集中有3张图像。
-0.0000000242 17221292.9979712702 11732978.3353619855
这第一个未排序的特征值非常小。 当我在这些特征向量上进行SVD时，我需要在某个点上进行eigenValues [i] ^（ - 0.5）以获得所需的特征向量（初始特征向量的长度较小，因为我做了（A_Transposed * A）而不是（A * A_Transposed） ）。
长storyshort，当我做Math.pow（eval_i，-0.5）时，最小的特征值变成一个复数。 所以我想使用comlex eigensolver？ 这么小的数字是正常的吗？ 其他特征值看起来很大，这是正常的吗？
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