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：python——矩阵的奇异值分解，对图像进行SVD
矩阵SVD 奇异值分解 Singular Value Decomposition 是一种重要的矩阵分解方法，可以看做是对方阵在任意矩阵上的推广。Singular的意思是突出的，奇特的，非凡的，按照这样的翻译似乎也可以叫做矩阵的优值分解。 假设矩阵A是一个m n阶的实矩阵，则存在一个分解使得： 其中，是一个对角阵，只有对角线上面有元素，对角先上面的元素称为矩阵A的奇异值，通常将其进行从大到小排列，在 ...
2019-04-23 20:58 0 2502 推荐指数：
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