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：數值分析：矩陣奇異值分解及其應用（Numpy實現）
算法的完整實現代碼我已經上傳到了GitHub倉庫：NumericalAnalysis Python 包括其它數值分析算法 ，感興趣的童鞋可以前往查看。 奇異值分解 SVD . 奇異值分解 已知矩陣 boldsymbol A in R m times n , 其奇異值分解為： boldsymbol A boldsymbol U boldsymbol S boldsymbol V T 其中 bolds ...
2021-10-16 22:58 0 1576 推薦指數：
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概述 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。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，也很少講任何跟特征值與奇異值有關的應用背景。奇異值分解是一個有着很明顯的物理意義的一種方法，它可以將一個比較復雜的矩陣 ...
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強大的矩陣奇異值分解(SVD)
轉：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言： 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 ...
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