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：Matlab 奇异值、奇异矩阵、svd函数
奇异值： 奇异值分解法是线性代数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m n阶矩阵，A 表示A的转置矩阵，A A的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值。记为 i A 。如果把A A的特征值记为 i A A ，则 i A sqrt i A A 。 奇异矩阵： 奇异矩阵是线性代数的概念，就是对应的行列式等于 的矩阵。 奇异矩阵的判断方法：首先，看这个矩阵是不是方阵 ...
2018-11-24 18:23 0 1013 推荐指数：
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