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摘要： 矩阵奇异值分解 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD） 1. 定义 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种将任意实数或复数矩阵分解为三个特定矩阵乘积的数学方法。它在数据降维、信号处理和机器学习等领域有广泛应用。 阅读全文