SVD分解也叫奇异值分解,就是说任意矩阵可以分解为三个部分,两个正交矩阵UV和一个对角矩阵∑。
SVD
U是列空间正交基,V是行空间的正交基,AV=U∑,所以∑是A作用在V基上映射到U空间的对应基系数构成。假想:行空间对应实验信息,列空间对应特征信息,一组实验数据包括了实验信息与和特征信息,用SVD分解也许可以帮我们分析实验数据,发现潜在规律。
SVD分解也叫奇异值分解,就是说任意矩阵可以分解为三个部分,两个正交矩阵UV和一个对角矩阵∑。
SVD
U是列空间正交基,V是行空间的正交基,AV=U∑,所以∑是A作用在V基上映射到U空间的对应基系数构成。假想:行空间对应实验信息,列空间对应特征信息,一组实验数据包括了实验信息与和特征信息,用SVD分解也许可以帮我们分析实验数据,发现潜在规律。