利用奇异值分解(SVD)进行图像压缩-python实现
首先要声明，图片的算法有很多，如JPEG算法，SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择，这里主要说明SVD可以降维 相对于PAC（主成分分析），SVD（奇异值分解）对数据的列和行都进行了降维，左奇异矩阵可以用于行数的压缩。相对的，右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩，也就是我们的PCA降维。一张 ...
原文：奇异值分解（SVD）和简单图像压缩
SVD Singular Value Decomposition,奇异值分解 算法优缺点： 优点：简化数据，去除噪声，提高算法结果 缺点：数据的转换可能难于理解 适用数据类型：数值型数据 算法思想： 很多情况下，数据的一小部分包含了数据的绝大部分信息，线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成新的易于处理的形式，不同的方法使用与不同的情况。最常见的就是SVD，SVD将数据分成三个矩阵U mm ...
2014-12-12 00:06 0 4923 推荐指数：
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