Java实现奇异值分解（SVD）

最新推荐文章于 2025-03-17 00:15:00 发布

代码创造之旅

最新推荐文章于 2025-03-17 00:15:00 发布

阅读量240

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWWWCode/article/details/132329439

Java 专栏收录该内容

62 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文探讨了奇异值分解（SVD）的概念及其在数据处理和机器学习中的应用，如降维和图像压缩。文章通过Java利用Apache Commons Math库展示了SVD的实现过程，包括创建矩阵、进行奇异值分解及输出结果。SVD在实际中常用于数据降维，以降低复杂性和提高效率。

Java实现奇异值分解（SVD）

奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是线性代数中的重要概念，它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中包括一个正交矩阵、一个对角矩阵和另一个正交矩阵的转置。在数据处理和机器学习领域，SVD常被用于降维、矩阵近似和图像压缩等任务中。本文将使用Java语言实现奇异值分解，并附上相应的源代码。

首先，我们将引入Java的线性代数库Apache Commons Math来进行矩阵计算。确保你已经添加了Apache Commons Math的依赖到你的项目中。

import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

代码创造之旅

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

java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

05-25

440

java实现奇异值分解SVD（附完整源码）

奇异值分解SVD及其应用

AI天才研究院

05-28

1128

奇异值分解SVD及其应用 1.背景介绍 1.1 什么是奇异值分解(SVD) 奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)是一种线性代数分解技术,可将任意矩阵分解为三个矩阵的乘积形式。SVD在许多领域都有广泛

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

SVD java 算法实现

weixin_33766805的博客

09-20

580

https://github.com/Richard-Cao/MatrixSvdDemo/blob/master/app/src/main/java/me/ele/caolicheng/matrixsvddemo/Svd.java#L14 该文章的实现使用了java包ejml，有待测试。 ejml主页:http://ejml.org/wiki/index.php?title=Main_Page...

java svd_奇异值分解（SVD）

weixin_39886024的博客

02-16

294

SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是因为SVD可以说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论SVD矩阵分解，第三部分讨论低阶近似。本节讨论的矩阵都是实数矩阵。基础知识1. 矩阵的秩：矩阵的秩是矩阵中线性...

Java机器学习实战——SVD（奇异值分解）完整设计

陈海明 -全栈

08-01

1226

一、认识 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石 1.1特征值和特征向量（注：特征值和特征向量的图来自网络） 1.2.SVD的相关内容不做解释，需要先认识定义，然后做基本的向量运算，还有内容很多啊...

java svd,快速SVD算法

weixin_32083569的博客

02-16

299

I'm looking for a fast library to compute SVD (Singular Value Decomposition) in Java.I have already tried some libs I've found and I've done some benchmark (the values show the average time of my benc...

Java SVD奇异值分解

03-27

Java SVD奇异值分解是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的数学技术，它主要用于矩阵的分解和数据分析。奇异值分解可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：U * Σ * V^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵，对角线...

java svd_SVD分解 opencv实现(示例代码)

weixin_33363025的博客

02-21

272

头文件#ifndef DEBUG_LRN_SVD_H#define DEBUG_LRN_SVD_H#include #include #include #include #include using namespace std;using namespace cv;int test_SVD();void print_matrix(const vector>& vec);#endif ...

java svd_svd++

weixin_32283253的博客

02-21

250

SVD++ refers to amatrix factorization model which makesuse of implicit feedback information.In general, implicit feedback can refer to any kinds ofusers'history information that can help indicate user...

MLlib学习之Java实现SVD

优快云OfWK的博客

03-26

1854

Singular value decomposition 奇异值分解 具体的数学算法不在本文讨论实现代码 public class Test { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("svd").setMaster("l

java svd_奇异值分解（SVD）原理

weixin_39922749的博客

02-21

311

奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡，而且带个黑框的眼镜，这样寥寥的几个特征，就让别人脑海里面就有一个较为清楚的认识，实际上，人脸上的特征是有着无数种的，之所以能这么描述，是因为人天生就有着非常好的抽取重要特征的能力，让机...

java实现奇异值分解SVD（附带源码）

03-17

784

java实现奇异值分解SVD（附带源码）

java svd_奇异值分解(SVD) --- 几何意义

weixin_39604478的博客

02-21

233

PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。奇异值分解( The singular value de...

Java中的矩阵分解算法：如何实现高效的SVD与QR分解

微赚淘客系统开发者博客

08-25

597

本文将介绍如何在Java中实现两种常用的矩阵分解算法：奇异值分解（SVD）和QR分解。奇异值分解（SVD）和QR分解是两种常用的矩阵分解技术，它们在数据分析、信号处理等领域有着重要的应用。奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种矩阵分解技术，用于将任意矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中两个是正交矩阵，一个是对角矩阵。QR分解（QR Decomposition）是将一个矩阵分解为两个矩阵的乘积：一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R。方法，我们可以分别获取Q矩阵和R矩阵。

SVD推荐算法（二）

linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)

04-24

6601

奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)

stupidN的博客

03-20

1602

SVD是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，其提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。

奇异值分解SVD计算原理及JAVA代码

JPZ的各种笔记

07-21

3575

SVD是什么？ SVD是针对非方阵的特征降维方法，对于方阵通常用PCA来进行降维。设A是一个m*n矩阵 m>=n。那么对A进行奇异值分解的结果就表示为(V.T的大小是r*n)：其中矩阵U中的列向量被称为左奇异向量，V中的行向量被成为右奇异向量，Σ是一个对角矩阵，里面的对角线上的值就是奇异值（特征值）。那么如何分解呢？先将A.T乘A，得到一个m*m的矩阵，再对这个方阵进行特征...

机器学习知识点(二十)矩阵奇异值分解基础知识及Java实现

医疗影像检索

03-29

3581

1、奇异值分解基础知识特征值分解提取矩阵特征只适用于方阵，对于N * M的矩阵要用奇异值分解：假设A是一个N * M的矩阵，奇异值分解得到的U是一个N * N的方阵（里面的向量是正交的，U里面的向量称为左奇异向量），Σ是一个N * M的矩阵（除了对角线的元素都是0，对角线上的元素称为奇异值），VT(V的转置)是一个N * N的矩阵，里面的向量也是正交的，V里面的向量称为右奇异向量