矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲 ...
原文：奇异值分解与低秩矩阵近似
奇异值分解 任何实矩阵 textbf A in mathbb R m times n 都可以分解为 textbf A textbf U Sigma textbf V T , 其中, textbf U in mathbb R m times m 和 textbf V in mathbb R n times n 分别为满足 textbf U T textbf U textbf I 以及 textbf ...
2017-12-07 16:53 0 5804 推荐指数：
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