Как я могу диагонализировать Ковариационную Матрицу через SVD?

Question

Я просто немного озадачен тем, как диагонализировать ковариационную матрицу через SVD. Давайте определимся

X матрица данных и U,S,V в качестве svd-разложения.

C ковариационная матрица, C = 1/n-1 Y * Y'

Я знаю, что используя Y = U' * X, я собираюсь обратно диагонали ковариационную матрицу, чтобы удалить шум и избыточность.

Это правильный способ сделать это? Почему, когда я делаю это в python, я получаю матрицу, которая не диагонализирована?