矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
前言： 上一次寫了關於PCA與LDA的文章，PCA的實現一般有兩種，一種是用特征值分解去實現的，一種是用奇異值分解去實現的。在上篇文章中便是基於特征值分解的一種解釋。特征值和奇異值在大部分人的印象中，往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論里面，也很少講 ...
原文：奇異值分解與低秩矩陣近似
奇異值分解 任何實矩陣 textbf A in mathbb R m times n 都可以分解為 textbf A textbf U Sigma textbf V T , 其中, textbf U in mathbb R m times m 和 textbf V in mathbb R n times n 分別為滿足 textbf U T textbf U textbf I 以及 textbf ...
2017-12-07 16:53 0 5804 推薦指數：
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