C++实现奇异值分解（SVD）算法

最新推荐文章于 2025-01-04 00:15:00 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。

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>
#include <Eigen/Dense></
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奇异值SVD分解（C++）
08-09
核心代码来源于《Numerical recipes》，生成的对角阵，删除了多余的0行，与matlab里对应的[U,S,V] = svd(A,'econ')相对应，详情可见 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/double.svd.html;jsessionid=4126601224eda58b1a7426abba05。
奇异值分解(svd)的c++程序
03-14
此文件来源于世界著名的Numerical Recipes，用于奇异值分解的计算
基于C++的SVD奇异值分解机器学习算法（不调包）
修行之路
11-17 1305
基于C++的SVD奇异值分解机器学习算法（不调包）
奇异值分解（SVD）C++实现
weixin_45804601的博客
06-11 3999
奇异值分解SVD（紧奇异值分解，截断奇异值分解）C++实现
SVD的C++代码实现
02-09
SVD分解算法的C++代码实现 For an m-by-n matrix A, the singular value decomposition is an m-by-m， orthogonal matrix U, an m-by-n diagonal matrix S, and an n-by-n orthogonal ，matrix V so that A = U*S*V^T.
C++实现奇异值分解SVD（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-24 764
C++实现奇异值分解SVD（附完整源码）
C++实现奇异值分解SVD
2301_79365003的博客
08-26 380
然后，我们调用Eigen库提供的JacobiSVD类来计算SVD分解，其中Eigen::ComputeThinU和Eigen::ComputeThinV表示我们只需要计算。，其中Eigen::MatrixXd代表任意大小的矩阵类型，Eigen::MatrixXd::Random(6,5)表示生成一个元素为随机数的。这行代码用于计算SVD分解，其中Eigen::JacobiSVD是Eigen库提供的一个类，用于计算SVD分解。在C++中，我们可以使用Eigen这个开源的线性代数库来实现奇异值分解算法。
C++实现奇异值分解(SVD)算法解析
《奇异值分解的C++程序》文件名暗示其包含了用C++编写的算法实现，该算法来源于知名数值计算资源——Numerical Recipes系列书籍。Numerical Recipes是一系列有关科学计算的书籍及其对应的源代码库，内容涵盖各种科学...
C++实现奇异值分解SVD（附带源码）
最新发布
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01-04 1323
奇异值分解（SVD，Singular Value Decomposition） 是线性代数中一个非常重要的矩阵分解方法，广泛应用于数据降维、矩阵求逆、信号处理、图像压缩等领域。
SVD算法_C++版本
10-15
经本人测试，完全可以运行，放心使用。 C++实现矩阵的SVD分解，矩阵基本运算“+，-，*，/”，三角分解，QR分解，矩阵显示，矩阵转置，矩阵特征值与特征向量运算. 并在 Source.cpp中附有使用例子代码，方便读者快速上手。 对于SVD分解，经过与matlab中结果对比，发现，当矩阵的列数>=行数时，基本没问题。
C++ 奇异值分解 SVD 文本聚类 文本分类
12-10
C++ 奇异值分解 可调用矩阵计算工具eigen，但运行速度太慢。调用matlab也有点繁琐。下载了svdcmp.c文件，调试运行通过代码。 A=UKV',svdcmp.c计算的对焦矩阵K不是按从大到小排序，该代码已经做了调整，并且v'也是对应奇异值修正得矩阵，可直接用v'用到文本分类或文本聚类中
Qt/C++特征分解eig奇异值分解SVD库
04-28
Eigen库为是一个矩阵运算的库，实现Matlab仿真中的各种矩阵运算，我用过特征值分解eig，奇异值分解SVD，对角阵，行，列最大，等等。Matlab可以实现的这里几乎都有，使用方法见本博客中的介绍
奇异值分解C++解决方案源码
10-31
奇异值分解C++解决方案源码 包括矩阵和所需一切类，是个可独立运行的解决方案，并带有测试代码
K-SVD算法C++实现
12-26
K-SVD的C++实现，不是可以直接加载的那种项目，最好是自己新建项目然后复制进去
SVD分解原理及C++实现
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chenaiyanmie的博客
04-19 1万+
SVD分解 SVD分解 1）特征值(EVD)变换 2）SVD分解 3）SVD与PCA 4）SVD分解矩阵的代码实现 1）特征值(EVD)变换 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式： 这时候λ 就被称为特征向量v对应的特征值，一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式：若A 有n个特征值，则A矩阵 P−1A...
SVD及c++实现
Bluenapa的博客
10-05 3912
目录 前言 一 .特征值分解（EVD-eigen value decomposition） 定义 回顾 二 .奇异值分解（SVD-singular value decomposition） 定义 求解 三 例子和应用 e.g. eigen代码实现 四 压缩比率 compress ration 拓展：PCA 前言 EVD分解要求 被分解矩阵 是实对称矩阵 SVD对被...
c++svd算法_数据挖掘——推荐算法（数据挖掘的最广泛应用）
weixin_29098367的博客
12-29 455
在这个信息过载的时代，推荐应该做精准营销——target marketing。如果先做一个用户画像（profile），则会更精准的推荐用户需要的。Targeted Advertisement：比如，可以根据浏览的新闻预测兴趣点进行推荐手机上，用不同网页浏览新闻会有不同的广告推荐。因为当手机浏览该网页的时候，网页的后台是可以获取你的手机型号，地理位置，可以会有更适合用户的广告投放策略。网站会预先推荐...
SVD奇异值分解（理论与C++实现）
m0_37772174的博客
03-30 3453
目录前言 前言   奇异值分解(singular value decomposition，以下简称SVD)是线性代数中一种重要的矩阵分解。SVD将矩阵分解为奇异向量(singular vector)和奇异值(singular value)。SVD将矩阵AAA分解成三个矩阵的乘积 A=UDVT A = UDV^{T}A=UDVT   设AAA是m×nm\times nm×n的矩阵，则UUU是一个m×mm\times mm×m的矩阵，DDD是一个m×nm\times nm×n的矩阵VVV是一个n×nn\time
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