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 ...
原文：【原】特征/SVD分解（图像压缩）/PCA降维简介
说明：实际上EVD 特征分解 是SVD的一种特殊情况 逆是伪逆的特殊情况 ，这在最小二乘当中有应用。 在 点法 求解本质矩阵当中会有SVD分解，在 D到 D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法， 有着广泛应用。 一 特征分解 手写word截图 二 SVD分解和图像压缩 数学概念 参考：https: www.cnblogs.com xugenpeng p .html fr ...
2018-11-16 21:27 0 3056 推荐指数：
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