C++实现奇异值分解（SVD）算法

CodeSpark

于 2023-09-15 15:42:14 发布

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文章标签： c++ 算法开发语言编程

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本文介绍如何使用C++实现奇异值分解（SVD），详细讲解了SVD的基本概念及其在数据处理中的应用。通过示例代码展示了如何利用Eigen库进行矩阵运算和SVD分解，包括定义函数、矩阵初始化、调用SVD函数及输出结果的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

C++实现奇异值分解（SVD）算法

奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解技术，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，即A = UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵。SVD在数据压缩、降维、特征提取等领域具有广泛的应用。

下面我们将使用C++编写一个简单的SVD算法，实现矩阵的奇异值分解。

#include <iostream>
#include <cmath>
#

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