%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...
需要金币:*** 金币(10金币=人民币1元) 奇异值分解(SVD)实现地震波场分离与去噪新思路.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 第 卷第期 地球物理学进展 , 25 1 Vol.25 No.1 年月(页码: ) 2010 2 225 230 ～ PROGRESS IN GEOPHYSICS Feb.2010 沈鸿雁,李庆春 奇异值分解( ...
|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...
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,不可以用于特征降维的方法是A.最小二乘法Least SquaresB.主成分分折PCAC.矩阵奇异值分解SVDD.局部线性嵌入LLBE.线性判别分析 LDA
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