近期對svd分解的精度進行初步的測試：對比如下方法
1、採用vs上的opencv**進行svd分解
2、採用matlab進行svd分解
3、採用hls進行svd分解
vs和matlab，奇異值在0附近的演算法精度比較統一。
而hls在奇異值0附近精度，二維或者三維矩陣上精度還可以，隨維度的變化精度變差，甚至正負號都會與前面兩者有差別。
vs的v矩陣與matlab 保持統一，u矩陣跟隨s的排序不同，會有負號或者位置上的差別，絕對值統一。
hls的奇異值在對角線上公升序排列，其他二者依據演算法初衷，降序排列。
後期嘗試修改hls_svd函式原始碼，增加其精度。
R中矩陣的奇異值分解SVD
singular value decomposition svd 奇異值分解是一種具有重要實際應用意義的矩陣分解方式，已經具有很廣泛的應用，如壓縮儲存，矩陣求秩，確定投影運算元等。通常儲存矩陣值是按行或者列儲存矩陣的每乙個值，奇異值分解的結果可作為一種儲存矩陣值的另一種方式。奇異值分解將矩陣進行等價...
矩陣分解SVD在推薦系統中的應用
參考自 其實說參考也不準確，準確地說應該是半翻譯半學習筆記。仔細整理一遍，感覺還是收穫很大的。任意乙個m n的矩陣a m行 n列，m n 可以被寫成三個矩陣的乘積 1.u m行m列的列正交矩陣 2.s m n的對角線矩陣，矩陣元素非負 3.v n n的正交矩陣的倒置 即a u s v 注意矩陣v需要...
opencv2 4中SVD分解的幾種呼叫方法
在攝影測量和計算機視覺中，考慮最優解問題時，經常要用到svd分解。奇異值分解 singular value decomposition,svd 是一種可靠地正交矩陣分解法，但它比qr分解法要花上近十倍的計算時間。在matlab中，u,s,v svd a 其中u和v代表二個相互正交矩陣，而s代表一對角...