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：伪逆矩阵与奇异值分解（SVD）
伪逆矩阵与奇异值分解 SVD 伪逆矩阵 矩阵的逆 定义：设 A 是 n 阶方阵，如果存在 n 阶方阵 B ，使得 AB BA E ，则称矩阵 A 为可逆矩阵，矩阵 B 成为 A 的逆矩阵，记作 A B 。 注意：如果 n 阶矩阵 A 的行列式 left A right ，则称 A 为奇异矩阵，奇异矩阵没有逆矩阵。 矩阵逆的求法： 伴随矩阵。 初等行列式变换。 伪逆矩阵 通过上面的定义可以知道，奇异 ...
2022-04-15 19:31 0 1441 推荐指数：
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