Matlab中求解矩陣的奇異值
Matlab中求解矩陣的奇異值
1、Matlab中求解矩陣的奇異值用svd函數和svds函數
2、實例
>> A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
>> svd(A)
ans =
16.8481
1.0684
0.0000
>> svds(A)
ans =
16.8481
1.0684
0.0000
再分享一下我老師大神的人工智能教程吧。零基礎!通俗易懂!風趣幽默!還帶黃段子!希望你也加入到我們人工智能的隊伍中來!https://blog.csdn.net/jiangjunshow
Matlab中求解矩陣的奇異值
相關推薦
Matlab中求解矩陣的奇異值
matlab html s函數 plain span svd 大神 人工 edi Matlab中求解矩陣的奇異值 1、Matlab中求解矩陣的奇異值用svd函數和svds函數 2、實例 >> A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9] A =
機器學習中的數學-強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
版權宣告: 本文由LeftNotEasy釋出於http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言: &nb
Matlab中的矩陣的單一索引(線性索引)
可參考官方文件: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/math/matrix-indexing.html 重點說以下線性索引: 可以使用單個下標A(k) 表示matlab矩陣中的元素,MATLAB不會以矩陣和陣列在MATLAB命令列
MATLAB中的線性插值
%原始資料 n=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; y=[1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6]; subplot(1,2,1) stem(n,y); title('原始
MATLAB中關於矩陣點乘的一個疑問
關於矩陣點乘的一個疑問 本人使用的是win10下Matlab2017a 以下有五個不同行列的矩陣 t1 t1 = 1 2 2 2 3 3 t2 t2 = 1 2 2 t3 t3 =
MATLAB中的直方圖閾值處理
接下來著重強調介紹一下關於用MATLAB來進行直方圖閾值處理的步驟: 影象直方圖由於其計算代價較小,且具有影象平移、旋轉、縮放不變性等眾多優點,廣泛地應用於影象處理的各個領域,特別是灰度影象的閾值分割、基於顏色的影象檢索以及影象分類。 影象分割是影象識別的基礎,對影象進行
SVD奇異值分解 中特徵值與奇異值的數學理解與意義
前言 之前的部落格中SVD推薦演算法寫得不是很嚴謹,r̂ ui=∑Ff=1PufQfi+μ+bu+bir^ui=∑f=1FPufQfi+μ+bu+bi 更像是矩陣分解多一點,沒有涉及到SVD的數學意義,這篇部落格大概會寫一些數學SVD的數學理解,以及SVD在P
matlab中的interp2插值函式
看了好多文章才大體明白插值的含義,(⊙﹏⊙)b,這理解能力也是醉了.....為了記住這個慘痛教訓,在吃飯前要把看到的文章總結一下~~ interp2 功能 二維資料內插值 格式 (1)ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI) 好多文章裡巴拉巴拉說了一堆,迷迷
matlab中求解線性方程組的rref函式
matlab中怎麼求解線性方程組呢? matlab中求解線性方程組可應用克拉默法則(Cramer’s Rule)即通過det()函式計算各個矩陣的行列式來求,也可以用高斯消元法來求解。 matlab中的rref()函式可以將矩陣化成行最簡形式,用法如下: 假如有一線性方程組為: 16 x1 + 2 x2
奇異值的物理意義是什麼?強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用 一、奇異值與特徵值基礎知識: 特徵值分解和奇異值分解在機器學習領域都是屬於滿地可見的方法。兩者有著很緊密的關係,我在接下來會談到,特徵值分解和奇異值分解的目的都是一樣,就是提取出一個矩陣最重要的特徵。先談談特徵值分解吧: 1)特徵值: 如果說一個向量v是方陣
強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
前言: 上一次寫了關於PCA與LDA的文章,PCA的實現一般有兩種,一種是用特徵值分解去實現的,一種是用奇異值分解去實現的。在上篇文章中便是基於特徵值分解的一種解釋。特徵值和奇異值在大部分人的印象中,往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論裡面,也
矩陣奇異值分解
Notations: (1)Diag(x)Diag(x)表示以向量為矩陣對角線元素構成對角陣,如Diag(a,b)=(a00b)Diag(a,b)=(a00b); (2)粗體符號表示矩陣或者向量,如xx表示向量,AA表示矩陣。 特徵值與特徵向量
利用矩陣奇異值分解對影象進行壓縮
最近學習線性代數的有關東西,在看到奇異值分解(svd)時,發現了一個在影象壓縮上的應用。 奇異值分解:線上性代數中,我們知道對任意一個矩陣都存在奇異值分解,,其中U和V是標準正交矩陣,而是一個對角矩陣,每一個對角元是該矩陣的奇異值,奇異值指的是矩陣的特徵值開根號。其具體分解形式如下: 其中 將A展開
matlab中二維插值函式interp2的使用
下面是一段產生log-normal分佈的程式碼,以此進行說明。 clear all; clc; for t=1:100 Traffic(t) =curve(t); end MaxTraffic = max(Traffic); w = 0.2; Wmax = 2*pi*w/3000; x=[0:10
Ubuntu下C++基於eigen庫SVD矩陣奇異值分解效率分析
在優化求解問題中,經常要用到矩陣奇異值的SVD分解。奇異值分解 (singularvalue decomposition,SVD)是一種可靠地正交矩陣分解法,它比QR分解法要花上近十倍的計算時間。 使用SVD分解法的用途是解最小平方誤差法和資料壓縮。 在Ubuntu下基
MATLAB中對矩陣元素操作的for迴圈優化方法
眾所周知,MATLAB程式效率最低最有潛力的地方便是迴圈了。最常見的迴圈莫過於對矩陣中的每一個元素進行操作,對於程式設計思維還在C語言或者C++,JAVA的人來說,第一反應就是兩層迴圈,先來個 “for i=1:m”對矩陣的行進行迴圈,再來個“for
將matlab中mat矩陣儲存為txt檔案 (優化)
現在有matlab 檔案CM1 . 由於需要對其進行訓練和測試,希望對他進行更規範的儲存. 將其中的無缺陷樣本(最後一行為0)和有缺陷樣本(最後一行為1)分別分成兩部分用於訓練和測試. 儲存到矩陣b中的形式為 無缺陷樣本+有缺陷樣本+無缺陷樣本+有缺陷樣
matlab中去掉矩陣重複行並且不改變原順序
1、使用unique去掉矩陣中的重複行。 >> e=[2,2,2;3,3,3;1,1,1;1,1,1;0,0,0] e = 2 2 2 3
Matlab 奇異值、奇異矩陣、svd函式
奇異值: 奇異值分解法是線性代數中一種重要的矩陣分解法,在訊號處理、統計學等領域有重要應用。 定義:設A為m*n階矩陣,A'表示A的轉置矩陣,A'*A的n個特徵值的非負平方根叫作A的奇異值。記為σi(A)。如果把A‘*A的特徵值記為λi(A‘*A),則σi(A)=sqrt(λi(A’*A)
矩陣中的特徵值和奇異值,物理意義
一、奇異值與特徵值基礎知識: 特徵值分解和奇異值分解在機器學習領域都是屬於滿地可見的方法。兩者有著很緊密的關係,我在接下來會談到,特徵值分解和奇異值分解的目的都是一樣,就是提取出一個矩陣最重要的特徵。先談談特徵值分解吧: 1)特