基于Haskell的数据分析与推荐引擎构建及正则表达式应用
1. Haskell中特征值与特征向量的探索
在数据分析过程中，特征值与特征向量的分解是一项重要操作。以棒球数据为例，首先我们有如下的协方差矩阵baseballCovMatrix：
> baseballCovMatrix (2><2) [ 0.1204356428862124, 8.350015780569988e-3 , 8.350015780569988e-3, 3.4790736953854207e-3 ]使用eigSH函数可以进行特征值分解，该函数会返回按特征值从大到小排序的特征值列表和特征向量矩阵：
> let (baseballEvalues, baseballEvectors) = eigSH baseballCovMatrix > baseballEvalues fromList [0.12102877720686984,2.8859393747279805e-3] > baseballEvectors (2><2) [ -0.9974865990115773, 7.085537941692915e-2 , -7.085537941692915e-2, -0.9974865990115773 ]特征向量存储在一个矩阵中，每一列代表一个特征向量。最大的特征值（0.1
