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：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。一张二维n m的灰度图片可以看做是n m的矩阵，利用SVD可以实现对二维图像的压缩 按照灰度图片进行压缩： 按 ...
2018-12-21 19:06 0 602 推荐指数：
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