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一文讓你通俗理解奇異值分解 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 原文來源七月在線,本文僅做學術分享,如有侵權請聯系后台刪除 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用更小更簡單的幾個子矩陣的相乘來表示,這些小矩陣描述的是矩陣的重 ...

2021-11-09 15:27 0 165 推薦指數:

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奇異值分解

酉空間(也稱:U空間,復內積空間):定義了復數域上的內積方式的線性空間叫做酉空間(相乘變成共軛相乘) 酉矩陣:歐氏空間(實線性空間)的正交陣的復空間的對應版本,他只是《線性代數》中的正交陣的一個推廣 ...

Tue Dec 21 00:50:00 CST 2021 0 139
奇異值分解

奇異值分解(singular value decomposition, SVD)是一種矩陣因子分解方法,是線性代數的概念,但在統計學習中被廣泛使用,成為其重要工具。 定義 (奇異值分解)矩陣的奇異值分解是指, 將一個非零的mxn實矩陣A, A∈Rmxn,表示為以下三個實矩陣乘積形式的運算,即進行 ...

Mon Sep 27 05:19:00 CST 2021 0 254
奇異值分解(SVD)

0 - 特征分解(EVD) 奇異值分解之前需要用到特征分解,回顧一下特征分解。 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 ...

Sun Oct 20 22:57:00 CST 2019 0 404
奇異值分解及其應用

概述 PCA的實現一般有兩種,一種是用特征分解去實現的,一種是用奇異值分解去實現的。特征奇異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奇異有關的應用背景。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 ...

Fri Jul 08 19:13:00 CST 2016 0 2662
奇異值分解(SVD)

奇異值分解   特征分解是一個提取矩陣特征很不錯的方法,但是它只是對方陣而言的,在現實的世界中,我們看到的大部分矩陣都不是方陣。  奇異值分解基本定理:若 $ A$ 為 $ m \times n$ 實矩陣, 則 $ A$ 的奇異值分解存在   $A=U \Sigma V^{T ...

Sun Oct 03 00:35:00 CST 2021 1 150
奇異值分解(SVD)

奇異值分解(SVD) 特征與特征向量 對於一個實對稱矩陣\(A\in R^{n\times n}\),如果存在\(x\in R^n\)和\(\lambda \in R\)滿足: \[\begin{align} Ax=\lambda x \end{align} \] 則我們說 ...

Mon Nov 08 17:47:00 CST 2021 0 122
奇異值分解(SVD)

文檔鏈接:http://files.cnblogs.com/files/bincoding/%E5%A5%87%E5%BC%82%E5%80%BC%E5%88%86%E8%A7%A3.zip 強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用 版權聲明: 本文由LeftNotEasy發布 ...

Wed May 24 00:01:00 CST 2017 0 1718
奇異值分解--圖像分解恢復

因項目上需要用到特征提取算法,突然想起早些時候看吳軍的數學之美里有講到SVD分解,當時就大致瀏覽了下,今天在這里用圖像作為例子加深下印象,顯示下svd特征提取、降維效果。 奇異值分解(Singular Value Decomposition)定理:設A為m*n階復矩陣,則存在m階 ...

Wed Oct 19 19:35:00 CST 2016 0 1941
 
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