http://www.bjt.name/2012/02/nba-knicks-lin/
刘版主在上面的链接给出了一幅很精妙的图。看下面跟谢老大的留言回复，是用到了singular-value decomposition。
还有个不理解的，想请教下。（在上面的网页留言了，但发现版主在那里活动不频繁，好像在cos坛子里的时候更多些，所以发到这里 [s:13]）
假定初始的样本数据具有多维度的属性，分解后U的第一分量和第二分量认为是最具代表性的两个特征属性。
那么靠近中心点的球员点，就是这两个属性值都居中的球员；而处于边缘的，则至少有一个属性值偏大，这样代表了“必定有某项能力有过人之处”？
那么假设数据从小到大依次排列在横轴从左到右、纵轴从下到的方向上，那么左下角的点（离中心也很远），指标均很低啊，应该也属于平庸队员。 ---- 这样理解对吗？[s:14]
