奇異值分解（SVD）
0 - 特征值分解（EVD） 奇異值分解之前需要用到特征值分解，回顧一下特征值分解。 假設$A_{m \times m}$是一個是對稱矩陣（$A=A^T$），則可以被分解為如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
原文：SVD（奇異值分解）小結
注：奇異值分解在數據降維中有較多的應用，這里把它的原理簡單總結一下，並且舉一個圖片壓縮的例子，最后做一個簡單的分析，希望能夠給大家帶來幫助。 特征值分解 EVD 實對稱矩陣 在理角奇異值分解之前，需要先回顧一下特征值分解，如果矩陣 A 是一個 m times m 的實對稱矩陣 即 A A T ，那么它可以被分解成如下的形式 A Q Sigma Q T Q left begin matrix la ...
2018-11-28 18:30 18 76967 推薦指數：
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