66问答网
所有问题
二阶矩阵【-2 11】 【-10 5】怎么求他的svd分解
要求find the one that has the minimal number of minus signs in U and V
举报该问题
推荐答案 2013-03-26
A = USV ^ TA ^ T = VSU ^ T
Vï¼Uæ¯æ£äº¤ç©éµï¼Sæ¯å¯¹è§ç©éµ
A ^ TA = VS 2V ^ï¼-1å¥å¼å¼å解; ï¼AA ^ T = US ^ 2U ^ï¼-1ï¼
åå«ä¸ºA ^ TAåAA ^ Tæ±ç¹å¾å¼æ£äº¤å解æ³å¯ä»¥è®¡ç®åºUï¼Vï¼S
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
当前网址:
http://66.wendadaohang.com/zd/spDxnvnxs.html
其他回答
第1个回答 2013-03-24
按奇异值分解有
A=USV^T A^T=VSU^T
其中V,U为正交矩阵,S为对角阵
则A^TA=VS^2V^(-1) AA^T=US^2U^(-1)
分别把A^TA和AA^T求特征值正交分解就可以求出U,V,S
相似回答
矩阵的SVD分解
答:
根据对
矩阵
A进行
SVD分解
,记U和V的列向量分别为 和 ,可以得到 第一个式子表示矩阵A的零空间是由 的列向量张成的空间,可以证明:上式经常用于求解齐次线性方程组 ,根据它的零空间,可以得到x的值就是 列向量的线性组合 第二个式子表示矩阵A的值域是 ,可证:所以两者的值域是一样的。...
奇异值分解SVD
答:
矩阵的
奇异值
分解
(
SVD
)是指,将一个非零的 实矩阵 , , 表示为三个实矩阵相乘的形式: 其中, 是
阶
正交矩阵, 是 阶正交矩阵, 是由降序排列的非负的对角线元素组成的 矩形对角矩阵, 满足 成称为矩阵 的奇异值, 的列向量称为左奇异向量, 的列向量称为...
矩阵
如何进行
分解
?
答:
矩阵分解
是将一个矩阵拆解为数个
矩阵的
乘积,可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和
SVD
(奇异值)分解等,常见的有三种:1)三角分解法 (Triangular Factorization),2)满秩分解 (Full-rank Decomposition),3)QR 分解法 (QR Factorization)。三角分解法 将矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上...
【笔记】Strang 线性代数(七)奇异值
分解
答:
SVD
的几何解读揭示了矩阵在不同子空间中的变换:首先旋转,接着拉伸,最后再旋转。而
矩阵的
范数和条件数则是衡量其行为的量化指标,Eckart-Young-Mirsky定理为我们提供了最接近原矩阵的最佳逼近。极坐标分解和伪逆则进一步扩展了SVD的应用,它们提供了
矩阵分解
的新途径,帮助我们理解矩阵的正交投影和最小二...
(转)奇异值
分解
(
SVD
)和主成分分析法(PCA)
答:
5.PCA降维,需要找到样本协方差矩阵X T X的最大的d个特征向量,然后用这最大的d个特征向量张成的矩阵来做低维投影降维。当样本数多样本特征数也多的时候,这个计算量是很大的。而
SVD
中求解非
方阵矩阵
,就是要求这个值,有一些SVD的实现算法可以不求先求出协方差矩阵X T X,也...
【转】
矩阵分解
之
SVD
和SVD++
答:
上述
两
个问题,在
矩阵分解
中可以得到解决。原始的矩阵分解只适用于评分预测问题,这里所讨论的也只是针对于评分预测问题。常用
的分解
算法有
SVD
和SVD++。矩阵分解,简单来说,就是把原来的大矩阵,近似分解成两个小
矩阵的
乘积,在实际推荐计算时不再使用大矩阵,而是使用分解得到的两个小矩阵。具体来说,...
大家正在搜
二阶矩阵的伴随矩阵怎么算
二阶矩阵行列式的值怎么求
二阶矩阵乘以一阶矩阵
二阶矩阵的逆矩阵例题
二阶矩阵怎么求特征值
二阶矩阵乘一阶的公式
二阶矩阵可对角化的充分条件
二阶可逆矩阵的求法
矩阵二阶×三阶
相关问题
二阶矩阵【-2 11】 【-10 5】怎么求他的svd分解
关于求矩阵SVD的问题
矩阵svd分解细节
矩阵A进行SVD分解
求助,如何对高维的矩阵进行svd分解
问一下用SVD分解怎么求矩阵逆?
二阶矩阵的n次方怎么算,求过程
两个二阶矩阵相乘怎么算?法则?