本文介绍了矩阵分解的基本概念，包括特征值分解、奇异值分解和QR分解。通过MATLAB代码示例展示了如何进行这三种分解，帮助读者理解和应用矩阵分解解决图像处理、数据分析等问题。
矩阵分解：理解和实现
矩阵分解是一种重要的数学方法，用于将一个复杂的矩阵分解为更简单的组件。这种分解可以帮助我们理解和处理各种实际问题，例如图像处理、数据分析和推荐系统。在本文中，我们将探讨几种常见的矩阵分解方法，并提供相应的 MATLAB 代码示例。
- 特征值分解（Eigenvalue Decomposition）
特征值分解是将一个方阵分解为特征向量和特征值的过程。在 MATLAB 中，我们可以使用eig函数来进行特征值分解。下面是一个示例代码：
A = [1 2 3; 4 5 6; 7
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