奇异值分解法是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法,在信号处理、统计学等领域有重要应用。
定义:设A为复数域内m*n阶矩阵,A*表示A的共轭转置矩阵,A*A的n个非负特征值的算术平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。
如果把A*A的特征值记为λi(A*A),则σi(A)=sqrt(λi(A*A))。
同时,需要注意的是,任意矩阵都有奇异值。对于一般的方阵来说,其奇异值与特征值是没有关系的。
奇异值分解法是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法,在信号处理、统计学等领域有重要应用。
定义:设A为复数域内m*n阶矩阵,A*表示A的共轭转置矩阵,A*A的n个非负特征值的算术平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。
如果把A*A的特征值记为λi(A*A),则σi(A)=sqrt(λi(A*A))。
同时,需要注意的是,任意矩阵都有奇异值。对于一般的方阵来说,其奇异值与特征值是没有关系的。
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1. 特征值分解(EVD)实对称矩阵在理角奇异值分解之前,需要先回顾
机器学习 SVD奇异值分解
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