python——矩陣的奇異值分解，對圖像進行SVD
矩陣SVD 奇異值分解(Singular Value Decomposition)是一種重要的矩陣分解方法，可以看做是對方陣在任意矩陣上的推廣。Singular的意思是突出的，奇特的，非凡的，按照這樣的翻譯似乎也可以叫做矩陣的優值分解。 假設矩陣A是一個m*n階的實矩陣，則存在一個分解 ...
原文：Python中利用svd進行矩陣分解和重構原始矩陣??
重構的矩陣結果如下: 原始矩陣為: 主要問題:怎樣尋找奇異值的個數 有很多啟發式策略,兩種典型的方法是: 保留矩陣中 的能量信息,奇異值的平方之和為總能量 保留矩陣中前 或 個奇異值,當有成千上萬個奇異值時 ...
2014-11-27 15:56 0 2237 推薦指數：
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