奇异值分解SVD

最新推荐文章于 2024-07-05 17:11:19 发布
最新推荐文章于 2024-07-05 17:11:19 发布
阅读量192 收藏
点赞数
分类专栏： 数学 文章标签： 数学基础 NLP
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38937984/article/details/102952894
版权

奇异值分解不管是在CV领域还是在NLP领域应用都特别广泛，关于该知识点的总结网上有很多版本，但是好多讲的不是很清楚，下面的这个链接讲的比较透彻，在此分享给大家，以节省在网上找资源的时间。

SVD（奇异值分解）小结

数字水印 | 奇异值分解 SVD 的 Python 代码实现
狂放不羁霸的博客
05-16 771
奇异值分解 SVD 的 Python 代码实现
线性代数——奇异值分解（SVD）
snowdroptulip的博客
04-08 2449
在前几篇文章中介绍了：主成分分析和矩阵知识，本文介绍矩阵压缩的另一种方法SVD，这个方法相对于主成分分析更灵活，尤其是在推荐系统中非常常见。 什么是奇异值分解 在矩阵知识我们知道，对于实对称矩阵AAA必能找到正交矩阵QQQ，使得A=QTΛQA=Q^T\Lambda QA=QTΛQ，其中Λ\LambdaΛ是对角线上为特征值的对角阵，Q是特征向量组成的正交矩阵。 但是这个只能对方阵进行分解，对于m×n...
利用SVD(奇异值分解)求解线性方程组.zip
09-24
在MVG(多视图几何)和机器学习领域，求解线性方程组几乎是所有算法的根本，本文旨在帮助读者搞懂矩阵分解与线性方程组的关系，并给出利用SVD求解线性方程组的实战代码。 本资源是博文"【动手学MVG】矩阵分解与线性方程组的关系，求解线性方程组实战代码"的完整工程。博文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a435262767/article/details/108774141
奇异值分解求线性方程组的最小二乘解
最新发布
hypc9709的博客
07-05 1265
本文主要讨论线性方程组中超定方程组情况下利用SVD奇异值分解来求最小二乘解的方法。
利用奇异值分解（SVD）求解线性最小二乘问题
xxworld22的博客
12-14 3559
奇异值分解 对奇异值分解不太熟悉的同学，请参看文章《奇异值分解(SVD)原理详解及推导》,此博客详细的介绍了SVD分解。链接地址如下：https://blog.youkuaiyun.com/zhongkejingwang/article/details/43053513。 本文假设读者对SVD已经具有充分的了解，重点在于关注如何利用SVD分解求解线性最小二乘问题，主要分为两大类： 1.非齐次线性方程的最...
SVD奇异值分解求解非齐次线性方程组代码实现
曲草的博客
08-28 2768
SVD可以很方便的求解齐次和非齐次线性方程组，这篇帖子有关于奇异值分解的介绍以及求解齐次和非齐次线性方程组推导过程。 求解非齐次线性方程组 Ax=b 等价于寻找x使||Ax−b||2最小化 求解步骤(图片引用自博客) 代码 ...
【线代】线代基础知识回顾，SVD奇异值分解，Ax=0的解分析
Rolandxxx的博客
08-16 2593
（n行n列的矩阵是一个方阵，也叫做n阶矩阵），ATA 即矩阵乘自身的转置得到的就是实对称矩阵，更准确得说是半正定实对称矩阵，特别的，如果矩阵 A的列向量线性无关，那么他的特征值全部为正，即为正定矩阵。矩阵特征值相等时，特征向量的全体构成特征子空间，如果这个特征子空间的维数是1，那么所有的特征向量都是线性相关的。：相似矩阵的定义是，A、B都是n阶矩阵，若存在可逆矩阵P,使得P-1AP = B，(注意文中所有的P-1=P的逆矩阵)则定义矩阵B是矩阵A的相似矩阵或称矩阵A与矩阵B相似。可逆矩阵一定是方阵。....
【信号隐藏】基于奇异值分解svd和小波变换算法求解水印嵌入提取附Matlab代码.zip
02-01
附带的代码文件“【信号隐藏】基于奇异值分解svd和小波变换算法求解水印嵌入提取附Matlab代码.pdf”提供了具体的编程示例，读者可以通过阅读和运行代码来理解这一过程。 综上所述，结合SVD和小波变换的水印技术，...
svd.zip_MATLAB 算法_SVD_分解_奇异值_奇异值分解SVD
07-15
奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是线性代数中一个非常重要的概念，它在信号处理、图像分析、机器学习等多个领域有着广泛的应用。MATLAB作为一个强大的数学计算环境，提供了内置的函数支持SVD的...
【图像压缩】基于matlab奇异值分解SVD图像压缩【含Matlab源码 3899期】.zip
06-20
Matlab领域上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...若运行有误，根据提示修改；...
【数字信号去噪】基于matlab奇异值分解SVD数字信号降噪【含Matlab源码 3890期】.zip
01-31
优快云海神之光上传的代码均...通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信
qr分解求线性方程组_SVD奇异值分解的数学涵义及其应用实例
weixin_39776817的博客
12-03 542
摘要SVD(Singular Value Decomposition, 奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具, 它揭示了矩阵最本质的变换. 使用SVD对矩阵进行分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好比一个合数能表示为若干质数之积, 分解合数能得到表示该合数的质因数; 复杂周期信号可以表示为若干简单的正弦波和余弦波之和, 使用傅里叶变换能得到表示该信号的简单波; 复杂矩阵所代表的...
降维算法之奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)
极光喵的博客
03-12 4381
在标准 SVD 中，我们会计算所有的奇异值和奇异向量，但在截断 SVD 中，我们仅计算和保留前 k 个最大的奇异值及其对应的奇异向量。较大的奇异值意味着相应的左、右奇异向量更能够捕捉到数据的主要结构和模式，而较小的奇异值通常对应于数据的次要特征或噪声。保留较大的奇异值通常意味着保留了数据中的主要成分，而忽略了较小的奇异值有助于滤除噪声和不重要的成分。通过保留较大的奇异值及其对应的奇异向量，我们能够提取出数据的主要特征，同时去除噪声和不重要的信息，从而实现数据的降维、压缩和特征提取。
SVD — 奇异值分解
weixin_30387423的博客
11-25 97
定义： 设矩阵A是定义在复数域上的m * n阶矩阵，则存在酉矩阵P、Q使得 其中，P、Q为酉矩阵，而 （说明：1、上标H表示共轭转置，2、当复数矩阵U满足UHU = UUH = E时，U称为酉矩阵；3、diag表示对角矩阵） A = PDQH 称为A的奇异值分解式，其中称为矩阵A的奇异值； 求解A的奇异值分解 (1) 令 B = AHA (2) 求B的特征值，及对应的...
SVD分解求解线性方程组
wubobupt2的博客
11-27 1211
求解线性方程组
奇异值分解——SVD
babychrislee3的博客
12-22 2549
奇异值分解(Singular Value Decomposition) 一、可以将一个矩阵A分解为三个矩阵的乘积 一个正交矩阵U(orthogonal matrix) 一个对角矩阵S(diagonal matrix) 一个正交矩阵V的转置。 （1）正交矩阵：方阵，列（行）向量是标准正交向量（正交的单位向量，内积为0） （2）对角矩阵：除主对角线外的值都是0。可以是方阵、长矩阵 （3）实对称...
SVD分解法求解齐次线性方程组
mobileUserInf的博客
10-24 689
这行对应于最小的奇异值，并且给出了Ax0Ax=0Ax0的一个解，这个向量vvv是AAA的零空间的基，这意味着Av0Av=0Av0。
SVD解线性方程组——秘密大起底
热门推荐
zhouliyang1990的专栏
07-19 1万+
奇异值分解（SVD）
线性方程组的解（SVD，正规方程）
hanshihao1336295654的博客
10-17 4383
非齐次线性方程组Ax=b，A是m*n的矩阵,x是n*1，b是m*1。 超定：当m>n时，rank(A)不等于rank(A,b)==>（即b不在A的列向量张成的子空间中）,此时不存在精确解。 rank(A)=n=rank(A,b)==>（即b在A的列向量张成的子空间中）,此时也存在精确解 ...
matlab奇异值分解SVD
10-07
在Matlab中，奇异值分解（SVD）是通过svd函数来实现的。SVD函数的语法如下： [U, S, V] = svd(X) 其中，X是要进行奇异值分解的矩阵。函数返回三个矩阵：U、S和V。 - 矩阵U是一个m×m的正交矩阵，其中的列向量是X...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值