tiktok 矩阵svd分解，singularvalue是特点值么
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本文目录
- singularvalue是特点值么
- 计算机svd是甚么意思
singularvalue是特点值么
奇特值分解(singularvaluedecomposition,SVD)：是将矩阵分解成为特点值和特点向量的另外一种方法，通过奇特值分解，可以将矩阵分解为奇特向量(singularvector)和奇特值(singularvalue)。通过奇特值分解，我们可以得到一些与特点分解相同类型的信息。而且，奇特值分解的利用非常广泛，如推荐系统、图片紧缩等。每个实数矩阵都有一个奇特值分解，但不一定有特点分解。非方阵的矩阵没有特点分解，此时我们只能使用奇特值分解。
奇特值分解，可以将矩阵A分成三个矩阵的乘积：
假定A是一个m×n的矩阵，那末U是一个m×m的矩阵，D是一个m×n的矩阵，V是一个n×n的矩阵。其中，矩阵U和V都是正交矩阵，而矩阵D是对角矩阵。矩阵D不一定是方阵。
对角矩阵D对角线上的元素就是矩阵A的奇特值(singularvalue)。矩阵U的列向量是左奇特向量(leftsingularvector)，矩阵V的列向量是右奇特向量(rightsingularvector)。
计算机svd是甚么意思
奇特值分解(sigularvaluedecomposition,SVD)是一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR分解（QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵。）法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同者，原矩阵A没必要为正方矩阵。使用SVD分解法的用处是解最小平方误差法和数据紧缩。
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