SVD是一种可靠的正交矩阵分解法。可以把A矩阵分解成U,∑,VT三个矩阵相乘的形式。(Svd(A)=[U*∑*VT],A不必是方阵,U,VT必定是正交阵,S是对角阵<以奇异值为对角线,其他全为0>) 用途: 信息检索(LSA:隐性语义索引,LSA:隐性语义分析),分解后的奇异值代表了文章的主题或者概念,信息检索的时候同义词,或者说同一主题下的词会映射为同一主题
对角矩阵Σ的对角元素称为奇异值,通常按照从大到小的顺序排列。这种分解的重要性在于,它可以提供矩阵A的基本结构信息,从而为后续的数据处理和分析提供了便利。 接下来,让我们深入了解SVD的原理。SVD的原理涉及到线性代数和矩阵分解的许多概念,其中最重要的是特征值和特征向量。对于任意一个n×n的矩阵M,如果存在一个...
奇异值分解的原理涉及到线性代数和矩阵论的知识,需要一定的数学基础。简单来说,奇异值分解的原理是通过对原始矩阵进行特征值分解来得到左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵,然后再根据奇异值的定义来构造奇异值矩阵。 具体来说,我们可以将原始矩阵A看作一个线性变换,而奇异值分解就是将这个线性变换分解为三个连续的线性...
3、特征值分解进行主成分分析PCA4、奇异值分解SVD5、数据降维6、基于Python语言的CFD数据压缩(案例教学)人工智能深度学习基础四、人工智能基础理论与优化方法1、基本概念、神经网络的第一性原理2、感知机模型3、激活函数分类介绍4、损失函数分类介绍5、优化算法的分类介绍6、Pytorch介绍及环境搭建案例实践:Python实现基础...
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