SVD 是一种提取信息的强大工具,它提供了一种非常便捷的矩阵分解方式,能够发现数据中十分有意思的潜在模式。 主要应用领域包括: 隐性语义分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隐性语义索引 (Latent Semantic Indexing, LSI); 推荐系统 (Recommender system),可以说是最有价值的应用点; 矩阵形式数据(主要是图像...
所以本质上没有区别，但是实对称矩阵SVD 的效果更好，能够使得奇异值都是正数。
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本文首先改进"具有奇异值分解性质的代数"一文的引理1及证明,再给出其定理1的简证,最后指出"关于'体上矩阵的广义逆'一文的冰"中一段话的错误。 李祥明 - 《数学研究与评论:英文版》 被引量: 11发表: 2000年 矩阵的奇异值分解在最小二乘法问题上的新应用 本文从矩阵的奇异值分解在齐次方程组的最小二乘解法...
奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。问题补充:匿名 2013-05-23 12:21:38 null 匿名 2013-05-23 12:23:18 Singular Value Decomposition is a very obvious physical significance as...
SVD专题1 算子的奇异值分解——矩阵形式的推导 - 夏小正的鲜小海 是说任意方阵（无论对不对称），只要...
题外话：在上述的证明过程中，隐约感觉到将V拆分为\operatorname{ker}{A}和另一子空间的直和的这个...
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。基本介绍 奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。谱分析的基础是...