矩阵奇异值分解典型例题
答：常见的做法是为了奇异值由大而小排列。如此Σ便能由M唯一确定了。(虽然U和V仍然不能确定。)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。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的...
答：奇异值分解SVD应用——LSI 在自然语言处理中，最常见的两类的分类问题分别是，将文本按主题归类（比如将所有介绍亚运会的新闻归到体育类）和将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名称个归成一类）。这两种分类问题都可用通过矩阵运算来圆满地、同时解决。为了说明如何用矩阵这个工具类解决这...
答：若矩阵 M 的奇异值分解为 ，那么 M 的伪逆为其中 是 的伪逆，并将其主对角线上每个非零元素都求倒数之后再转置得到的。求伪逆通常可以用来求解线性最小平方、最小二乘法问题。 奇异值分解在统计中的主要应用为主成分分析（PCA），种数据分析方法，用来找出大量数据中所隐含的“模式”,它可以用在...
答：Matlab安装并运行matlab软件;2 在命令行窗口输入需要进行奇异值分解的矩阵,并输入矩阵求秩及求奇异值的公式,如下图;3 单击回车键,求得奇异值分解得到的u、s、v矩阵
答：标题里的问题是不可能出现的, 不过你描述的问题是有可能的, 说明你算错了 首先要注意, 尽管不同的矩阵不可能有相同的SVD, 但对于同一个矩阵来讲, SVD不是唯一的 比较简单的情况, A=∑σ_i v_i u_i^T, 可以看出即使没有重奇异值v_i和u_i也可能不唯一, 比如(v_i*z)(u_i^T/z)也...
答：将一个矩阵分解为比较简单或者性质比较熟悉的矩阵之组合，方便讨论和计算。由于矩阵的特征值和特征向量在化矩阵为对角形的问题中占有特殊位置， 因此矩阵的特征值分解。尽管矩阵的特征值具有非常好的性质，但是并不是总能正确地表示矩阵的“大小”。矩阵的 奇异值和按 奇异值分解是 矩阵理论和应用中十分...
答：任意一个m*n的矩阵，都可以表示为三个矩阵的乘积(因子分解)的形式，分别是m阶正交矩阵、由降序排列的非负的对角线元素组成的m*n矩阵和n阶正交矩阵，称为该矩阵的奇异值分解。矩阵的奇异值分解一定存在，但不唯一。奇异值分解可以看作出矩阵数据压缩的一种方法。即用因子分解的方式近似地表示原始矩阵，...
答：总结一下,特征值分解可以得到特征值与特征向量,特征值表示的是这个特征到底有多重要,而特征向量表示这个特征是什么,可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间,我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情。不过,特征值分解也有很多的局限,比如说变换的矩阵必须是方阵。 2)奇异值: 下面谈谈奇异值分解。特征值分解是...
答：通过分析图像矩阵的奇异值，我们发现大部分信息隐藏在前几个较大的奇异值中，这使得图像压缩成为可能，不仅保持了图像的视觉质量，还节省了存储空间。让我们通过一个实例来进一步理解，原图的秩和奇异值分布，展示了奇异值分解在实际图像分析中的威力，揭示了矩阵奇异值的魔力和实用价值。
答：具体回答如下：将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。
网友评论：
费尹18727242400：
求一个矩阵的奇异值分解1 1C= 0 11 0求它的奇异值分解矩阵U,V和Σ排版没拍好 矩阵是1 10 11 0 -
10279牧策
：[答案] C=UΣV^T => C^TC=VΣ^TΣV^T 所以只要把C^TC的谱分解算出来问题就解决了
费尹18727242400：
求一矩阵奇异值的过程,顺便说明什么是奇异值.尽量详细点,但要说明清除, -
10279牧策
：[答案] 奇异值(我没听说过,别处粘来的):对于一个实矩阵A(m*n阶),如果可以分解为A=USV',其中U和V为分别为m*n与n*m阶正交阵,S为n*n阶对角阵,且S=diag(a1,a2,...,ar,0,...,0).且有a1>=a2>=a3>=...>=ar>=0.那么a1,a2,...,ar称为矩阵A的奇...
费尹18727242400：
求下列矩阵的特征值和特征向量{0 0 0 1} {0 0 1 0} {0 1 0 0}{0 0 0 1} -
10279牧策
： 解:A= 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 先求出特征值,得到1,-1(都是两重) 将特征值1代入特征方程(λI-A)x=0 1 0 0 -1 0 1 -1 0 0 -1 1 0 -1 0 0 1 第4行, 加上第1行*1 1 0 0 -1 0 1 -1 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 第3行, 加上第2行*1 1 0 0 -1 0 1 -1 0 0 0 0 ...
费尹18727242400：
如何用奇异值分解的方法求解矩阵 -
10279牧策
： 利用奇异值分解可以压缩一个矩阵,但是对于一般的图像来说每个通道都是一个矩阵,所以不能直接用SVD. 对于A=UDV',如果要重排D的话直接交换U,V中相应的列就行了,相当于A=UP*P'DP*P'V'.一般来讲如果调用数学库中的函数的话D肯定是已经排好的. 补充: 给你举个例子,如果你要交换D(i,i)和D(j,j),那么同时把U的第i列和第j列交换一下,把V的第i列和第j列交换一下. 主流的数学库当中SVD都是LAPACK的实现,次序已经排好了.
费尹18727242400：
奇异值分解的方法 -
10279牧策
： 假设M是一个m*n阶矩阵,其中的元素全部属于域 K,也就是 实数域或复数域.如此则存在一个分解使得 M = UΣV*, 其中U是m*m阶酉矩阵;Σ是半正定m*n阶对角矩阵;而V*,即V的共轭转置,是n*n阶酉矩阵.这样的分解就称作M的奇异值分解.Σ对角线上的元素Σi,i即为M的奇异值. 常见的做法是为了奇异值由大而小排列.如此Σ便能由M唯一确定了.(虽然U和V仍然不能确定.)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.对称阵特征向量分解的基础是谱分析,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广.
费尹18727242400：
在MATLAB中奇异值分解下面这个矩阵,N = 1.0e+005 * 3.5987 5.7341 0.0120 2.2343 0.0095 0.0000 3.5358 6 -
10279牧策
： 奇异值分解 (sigular value decomposition,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不必为正方矩阵.你看看是不是你的函数用错了!
费尹18727242400：
将矩阵做了奇异值分解之后U和V相等 -
10279牧策
：[答案] 奇异值矩阵 奇异值矩阵分解 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解,在信号处理、统计学等领域有重要应用. 定义:设A为m*n阶矩阵,的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值.记为. (A),则HA)^(1/2). 定理:(奇异值分解)设A为m*...
费尹18727242400：
求一个矩阵的奇异值分解 -
10279牧策
： C=UΣV^T => C^TC=VΣ^TΣV^T 所以只要把C^TC的谱分解算出来问题就解决了
费尹18727242400：
请问如何使用奇异值分解求非满秩矩阵的广义逆矩阵 -
10279牧策
：[答案] 非满秩矩阵X 首先载体优化为(X转置X),进行特征分解成POP转置,保留P.O的特征根的对角阵 在作另一种载体优化(XX转置),进行特征分解成QRQ转置,保留Q.R是特征根对角阵 O和R的差别只在维度上,非零对角线的特征值是一样的. 所以...
费尹18727242400：
对下列矩阵进行奇异值分解,要过程,满意必采纳 -
10279牧策
： (1) AAT= 5 15 15 45 |λI-AAT| = λ-5 -15 -15 λ-45= (λ-5)(λ-45)-225 = λ(λ-50) = 0 解得λ=50或0 因此奇异值是5√2,0 解出AAT特征向量为: 特征向量进行单位化,得到 1/√10 -3/√10 3/√10 1/√10 下面求出ATA= 10 20 20 40 特征向量是: 特征向量进行单位化,得到 1√5 -2/√5 2/√5 1/√5 因此得到SVD分解A= 1/√10 -3/√10 3/√10 1/√10 * 5√2 0 0 0 * 1√5 2/√5 -2/√5 1/√5
