奇异值分解
奇异值分解(singular value decomposition, SVD)是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念，但在统计学习中被广泛使用，成为其重要工具。 定义 (奇异值分解)矩阵的奇异值分解是指， 将一个非零的mxn实矩阵A, A∈Rmxn,表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算，即进行 ...
原文：HOSVD高阶奇异值分解
高阶奇异值分解 High Order Singular Value Decomposition, HOSVD 奇异值分解SVD Singular Value Decomposition 是线性代数中一种重要的矩阵分解。 奇异值 A 奇异值分解法是 线性代数和 矩阵论中一种重要的 矩阵分解法，在信号处理 统计学等领域有重要应用。 定义：设A为复数域内m n阶矩阵， A 表示A的 共轭转置矩阵，A A ...
2014-04-22 11:32 0 3429 推荐指数：
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