利用奇異值分解(SVD)進行圖像壓縮-python實現
首先要聲明，圖片的算法有很多，如JPEG算法，SVD對圖片的壓縮可能並不是最佳選擇，這里主要說明SVD可以降維 相對於PAC（主成分分析），SVD（奇異值分解）對數據的列和行都進行了降維，左奇異矩陣可以用於行數的壓縮。相對的，右奇異矩陣可以用於列數即特征維度的壓縮，也就是我們的PCA降維。一張 ...
原文：奇異值分解（SVD）和簡單圖像壓縮
SVD Singular Value Decomposition,奇異值分解 算法優缺點： 優點：簡化數據，去除噪聲，提高算法結果 缺點：數據的轉換可能難於理解 適用數據類型：數值型數據 算法思想： 很多情況下，數據的一小部分包含了數據的絕大部分信息，線性代數中有很多矩陣的分解技術可以將矩陣表示成新的易於處理的形式，不同的方法使用與不同的情況。最常見的就是SVD，SVD將數據分成三個矩陣U mm ...
2014-12-12 00:06 0 4923 推薦指數：
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