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：偽逆矩陣與奇異值分解（SVD）
偽逆矩陣與奇異值分解 SVD 偽逆矩陣 矩陣的逆 定義：設 A 是 n 階方陣，如果存在 n 階方陣 B ，使得 AB BA E ，則稱矩陣 A 為可逆矩陣，矩陣 B 成為 A 的逆矩陣，記作 A B 。 注意：如果 n 階矩陣 A 的行列式 left A right ，則稱 A 為奇異矩陣，奇異矩陣沒有逆矩陣。 矩陣逆的求法： 伴隨矩陣。 初等行列式變換。 偽逆矩陣 通過上面的定義可以知道，奇異 ...
2022-04-15 19:31 0 1441 推薦指數：
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