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：Matlab 奇異值、奇異矩陣、svd函數
奇異值： 奇異值分解法是線性代數中一種重要的矩陣分解法，在信號處理 統計學等領域有重要應用。 定義：設A為m n階矩陣，A 表示A的轉置矩陣，A A的n個特征值的非負平方根叫作A的奇異值。記為 i A 。如果把A A的特征值記為 i A A ，則 i A sqrt i A A 。 奇異矩陣： 奇異矩陣是線性代數的概念，就是對應的行列式等於 的矩陣。 奇異矩陣的判斷方法：首先，看這個矩陣是不是方陣 ...
2018-11-24 18:23 0 1013 推薦指數：
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