介绍一下奇异值分解来压缩图像。今年的上半年中的一篇博客贴了一篇用奇异值分解处理pca问题的程序，当时用的是图像序列，是把图像序列中的不同部分分离开来。这里是用的不是图像序列了，只是单单的一幅图像，所以直接就对图像矩阵进行svd了。 　　吴军的《数学之美》里其实已经介绍过用svd进行大数据 ...

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 ...

因项目上需要用到特征提取算法，突然想起早些时候看吴军的数学之美里有讲到SVD分解，当时就大致浏览了下，今天在这里用图像作为例子加深下印象，显示下svd特征提取、降维效果。 奇异值分解（Singular Value Decomposition）定理：设A为m*n阶复矩阵，则存在m阶 ...

酉空间（也称：U空间，复内积空间）：定义了复数域上的内积方式的线性空间叫做酉空间（相乘变成共轭相乘） 酉矩阵：欧氏空间(实线性空间)的正交阵的复空间的对应版本，他只是《线性代数》中的正交阵的一个推广 ...

奇异值分解(singular value decomposition, SVD)是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念，但在统计学习中被广泛使用，成为其重要工具。 定义 (奇异值分解)矩阵的奇异值分解是指， 将一个非零的mxn实矩阵A, A∈Rmxn,表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算，即进行 ...

特征值分解 函数 eig 格式 d = eig(A) %求矩阵A的特征值d，以向量形式存放d。 d = eig(A,B) %A、B为方阵，求广义特征值d，以向量形式存放d。 [V,D] = eig(A) %计算A的特征值对角阵D和特征向量V，使AV ...

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 ...

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 ...