奇异值分解 订阅
奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。 [1] 展开全文
奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。 [1]
信息
应    用
矩阵分解
外文名
Singular Value Decomposition
应用学科
线性代数
所属领域
信号处理、统计学
中文名
奇异值分解
特    征
对矩阵的扰动不敏感
奇异值分解基本介绍
奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性,但还是有明显的不同。谱分析的基础是对称阵特征向量的分解,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。 [1] 
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问答
  • 奇异值分解

    2018-12-11 23:19:39
    详细的奇异值分解ppt,包含了特征值分解,基于此详细讲解了奇异值分解,并有图示说明,对数据降维有直观感受,采用例子简单易懂。内容与学科前沿息息相关。

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