%分析SVD,计划选取135103050100150 svdD=diag(Sr); cumsumD=cumsum(svdD); plot(svdD,'LineWidth',2) plot(cumsumD,'LineWidth',2) %分解后按照singular value从大到小选择 fr=@(n)Ur(:,1:n)*Sr(1:n,1:n)*Vr(:,1:n)'; fg = @(n) Ug(:,1:n)*Sg(1:n,1:n)*Vg(:,1:n)'; fb=@(n...
I|U=|SVD|F=tr(SVD)(SVD)T-tr(SVDDTVTST)=tr(SVVTST)=tr(STSVVT)=tr(VVT)=/;-:因此,U比SV1D1的信息损失量 9、为汇书十汇书+十%,占总信息量的例子演示此部分主要是随机举个例子来展示下奇异值分解的结果,以及取不同奇异值的情况下信息的损失情况,看看是不是和理论上推导的结论相一致?理论与...
tr (SVDDTV T S T ) tr (SVV T S T ) tr (S T SVV T ) tr (VV T ) 12 12 n2 2 因此, U S1V1D1 的信息损失量为 r21 r21 n ,占总信息量的 r21 r21 ...
奇异值分解的一些特性以及应用小案例
下列方法中,可以用于特征降维的方法包括()A.主成分分析PCAB.线性判别分析LDAC.矩阵奇异值分解SVDD.最小二乘法LeastSquares
|U |E=|SVD|F=tr(SVD)(SVD)T=tr(SVDDTVTST) = tr(SVVTST)= tr(STSVVT)= tr(VVT) 10、=,顼;2 'n因此,U尤SiViDi的信息损失量为 拾1+7;* 2+An2,占总信息量的2 12.3例子演示此部分主要是随机举个例子来展示下奇异值分解的结果, 以及取不同奇异值的情况 下信息的损失情况,看看是不是和理论...