[U,S,V] = svd(X) 生成一个与X有相同维数的对角矩阵S,其非负对角元是降序排列的,酉矩阵U和V满足X=U*S*V'。 [U,S,V] = svd(X,0) 生成一个''有效大小''的分解,如果X是m*n的并m>n,则svd仅仅计算U的前n列,S是n*n的。 [U,S,V] = svd(X,'econ') 也生成一个''有效大小''的分解,...
matlab里svd(Y,'econ') 查看原文 matlab中函数svd是什么意思 ,S,V]=svd(A) 例2 [U,S,V]=svd(A,0) 例3 [U,S,V]=svd(A,‘econ’)m>;n...n×n。 [U,S,V] =svd(X,‘econ’) also produces the"economysize PCA、SVD、协方差矩阵求解的关系和对比(例子说明)...
[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵,而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者, 原矩阵A不必为正方矩阵。 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩 s = svd(X) [U,S,V] = svd(X) [U,S,V] = svd(X,0) [U,S,V] = svd(X,'econ') 描述: SVD命令是为了计算矩阵的奇异...
But when X is small or real, two commands give the same results. For example, A = randn(50,20); [U,S,V] = svd(A,'econ'); [Ur,Sr,Vr] = svds(A,2); U(1:4,1:2) Ur(1:4,1:2) S(1:2,1:2) Sr(1:2,1:2)
% 1. SVD分解 [U,S,V] = svd(X,'econ'); % 使用奇异值分解的精简分解 % 删除奇异值约等于0的模态,以防计算发散 Sd = diag(S); r = sum(Sd>1e-4); % 可以将条件改成1e-6、1e-5等 U = U(:,1:r); S = S(1:r,1:r); ...
(window_length, K); for i = 1:K X(:, i) = data(i:i+window_length-1)'; end % 奇异值分解 [U, S, V] = svd(X, 'econ'); % 重构信号 y_reconstructed = zeros(N, 1); for i = 1:num_components Xi = S(i, i) * U(:, i) * V(:, i)'; y_reconstructed = y_...
[U,S,V] = svd(X,'econ') 也生成一个''有效大小''的分解,如果X是m*n的并m>=n,等价于svd(X,0)。如果m<n,仅仅计算V的前m列,S是m*m的。 rank函数求矩阵的秩 k = rank(A) 返回矩阵A中精度大于默认精度max(size(A))*eps(norm(A))的奇异值的个数。
矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。 提问者的评价:非常感谢thx 答案2::这是他的具体用法:Syntaxs=svd(X)[U,S,V]= svd(X)[U,S,V]=svd(X,0)[U,S,V]= svd(X,'econ')DescriptionThesvdcommandcomputesthe matrixsingularvaluedecomposition.s=svd(X)returnsa ...
[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。函数 svd 格式 s = svd (X) %返回矩阵X 的奇异值向量 [U,S,V] = svd (X) %返回一个与X 同大小的对角矩阵S，两...
GPU对eig和svd进行加速,和cpu运行时间对比 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 clear all A = rand(2000,2000); tic A1 = gpuArray(single(A)); [U,S,V] = svd(A1,'econ'); A2 = U*S*V'; A3 = gather(A2); ...