在数学和机器学习的领域，特征向量通常被期望是正交的，即它们之间的内积为零。然而，在实际应用中，我们经常会遇到特征向量不正交的情况。这种情况下，我们需要采取一些方法来处理这个问题。特征向量不正交可能会导致一些算法的性能下降，比如在主成分分析。

在向量空间中，两个向量的正交性质是线性代数中的一个重要概念。如果两个向量的点积为零，我们称这两个向量是正交的。那么，如何证明两个向量不正交呢？首先，我们需要明确不正交的定义。两个向量不正交，意味着它们的点积不为零。换句话说，两个向量的夹角。