奇异值分解(SVD)是一种常用的矩阵分解方法,它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积:U、S和V。其中,U是一个正交矩阵,S是一个对角矩阵,其对角线上的元素是原矩阵的奇异值,V是一个酉矩阵。LSI(Low-rank Subspace)表示低秩子空间,即通过奇异值分解得到的低秩矩阵。以下是
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。对称阵特征向量分解的基础是谱分析,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。 资源提供的是奇异值分解的C语言实现。
重金求一奇异值分解源程序（SVD分解程序），C语言编的源程序，不是MATLAB的SVD调用程序，谢谢大家的参与...
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