Java实现奇异值分解（SVD）

最新推荐文章于 2024-08-25 19:57:43 发布

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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