原文:矩阵的QR分解(三种方法)Python实现

.Gram Schmidt正交化 假设原来的矩阵为 a,b ,a,b为线性无关的二维向量,下面我们通过Gram Schmidt正交化使得矩阵A为标准正交矩阵: 假设正交化后的矩阵为Q A,B ,我们可以令A a,那么我们的目的根据AB I来求B,B可以表示为b向量与b向量在a上的投影的误差向量: B b Pb b frac A Tb A TA A .Givens矩阵与Givens变换 为Give ...

2016-11-18 21:53 0 13398 推荐指数:

查看详情

矩阵QR分解的MATLAB与C++实现

一:矩阵QR分解 矩阵QR分解目的是将一个列满秩矩阵\(A\)分解成\(A=QR\)的形式,我们这里暂时讨论\(A\)为方阵的情况。其中\(Q\)为正交矩阵;\(R\)为正线(主对角线元素为正)上三角矩阵,且分解是唯一的。 比如\(A= \begin{bmatrix} 1 & ...

Sun Sep 13 05:26:00 CST 2020 0 962
矩阵QR分解

1 orthonormal 向量与 Orthogonal 矩阵 orthonormal 向量定义为 ,任意向量 相互垂直,且模长为1; 如果将 orthonormal 向量按列组织成矩阵矩阵为 Orthogonal 矩阵,满足如下性质: ; 当 为方阵 ...

Tue Jul 14 01:38:00 CST 2020 0 1137
矩阵】RQ/QR 分解

Multiple View Geometry in Computer Vision A.4.1.1 (page 579) 将一个 3x3 矩阵 $ A $ 进行 RQ 分解是将其分解成为一个上三角阵 $ R $ 与一个正交阵(orthogonal matrix) $ Q $ 的乘积。要求矩阵 ...

Sun Feb 12 22:27:00 CST 2017 0 1331
机器学习中的矩阵方法03:QR 分解

1. QR 分解的形式 QR 分解是把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积。QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题。QR 分解也是特定特征值算法即QR算法的基础。用图可以将分解形象地表示成: 其中, Q 是一个标准正交方阵, R 是上三角矩阵。 2. QR 分解的求解 ...

Tue Jul 23 23:10:00 CST 2013 0 9394
Python使用三种方法实现PCA算法

主成分分析(PCA) vs 多元判别式分析(MDA) PCA和MDA都是线性变换的方法,二者关系密切。在PCA中,我们寻找数据集中最大化方差的成分,在MDA中,我们对类间最大散布的方向更感兴趣。 一句话,通过PCA,我们将整个数据集(不带类别标签)映射到一个子空间中,在MDA中,我们致力于找到 ...

Sat Jan 02 06:29:00 CST 2021 0 676
三种方法实现PCA算法(Python

  主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用 ...

Tue Dec 12 21:26:00 CST 2017 1 7770
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM