最小特征向量，也称为最小特征值对应的特征向量，是指矩阵的最小特征值所对应的特征向量。下面是最小特征向量的几点解释：
1. 特征向量：一个向量在经过一个矩阵的线性变换后与原先差别不大的向量被称为该矩阵的特征向量。特征向量是矩阵运算中非常重要的概念。
2. 特征值：当一个矩阵被作用到它的特征向量上时，它会返回这个特征向量的某个倍数，这个倍数称为这个特征向量的特征值。
3. 最小特征值：一个矩阵上所有特征值中最小的一个就是该矩阵的最小特征值。
4. 最小特征向量：最小特征值对应的特征向量就是矩阵的最小特征向量。
5. 作用：最小特征向量在计算机科学和数据分析等领域中经常被用来进行统计分析、数据挖掘以及机器学习等任务。例如通过最小特征值和最小特征向量可以得到PCA(主成分分析)中的低维度信息。
