摘要: 注: 奇异值分解在数据降维中有较多的应用,这里把它的原理简单总结一下,并且举一个图片压缩的例子,最后做一个简单的分析,希望能够给大家带来帮助。 1、特征值分解(EVD) 实对称矩阵 在理角奇异值分解之前,需要先回顾一下特征值分解,如果矩阵$A$是一个$m\times m$的 (即$A = A^T$) 阅读全文
posted @ 2018-11-28 18:30 EndlessCoding 阅读(172578) 评论(26) 推荐(65) 编辑