情急哦,奇异值分解.请问:在matlab中对矩阵进行奇异值分解是使用[U,D,V]=SVD(A)函数,可以的得到矩阵A 的左奇异向量,而根据奇异值分解的原理,矩阵A 的左
在Matlab中,奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)和辅助矩阵因子分解(Auxiliary Matrix Factorization)是两种常用的矩阵分解方法。 一、奇异值分解(SVD) 奇异值分解是一种将任意矩阵分解成一组奇异值和对应的左右奇异向量的方法。在Matlab中,可以使用svd函数来进行奇异值分解。下面我们通过一个简单的例子来...
不能确定奇异值分解吧，只能知道矩阵最大的奇异值，等于L2 norm：‖A‖2=maxx‖Ax‖2‖x‖2=maxx‖...
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感觉你说的用princomp就可以实现，可以得到对该矩阵影响最大的前N个因素组成的矩阵