奇異值分解在資料降維中有較多的應用，比如pca、影象壓縮。
參考文章：
x=二維陣列
,svd_v,=np.linalg.svd(x,full_matrices=1,compute_uv=1)
svd_v就是算出的奇異值。
主成分分析（pca）：scikit-learn的pca演算法的背後真正的實現就是用的svd。
在這裡我們只要求得奇異值分解中的左奇異向量或右奇異向量中的乙個，具體求哪個是要根據你的x向量的書寫方式的，即行數是樣本數還是特徵數，總之左奇異向量是用來壓縮行數，右奇異向量是用來壓縮列數。
潛在語義分析指：
x≈ty
我們對單詞-文字矩陣x進行奇異值分解，將其中左矩陣作為話題向量空間t，將其對角矩陣與右矩陣的乘積作為文字在話題向量空間的表示y。
奇異值分解 SVD
最近不小心接觸到了svd，然後認真看下去之後發現這東西真的挺強大的，把乙個推薦問題轉化為純數學矩陣問題，看了一些部落格，把乙個寫個比較具體的博文引入進來，給自己看的，所以把覺得沒必要的就去掉了，博文下面附原始部落格位址。一 基礎知識 1.矩陣的秩 矩陣的秩是矩陣中線性無關的行或列的個數 2.對角矩陣...
SVD奇異值分解
原文出處 今天我們來講講奇異值分解和它的一些有意思的應用。奇異值分解是乙個非常，非常，非常大的話題，它的英文是 singular value decomposition，一般簡稱為 svd。下面先給出它大概的意思 對於任意乙個 m n 的矩陣 m 不妨假設 m n 它可以被分解為 m udv t 其...
奇異值分解（SVD）
svd是singular value decomposition的縮寫，是去除冗餘 資訊提取和資料約簡的強大工具。若a為p q實數矩陣，則存在p階正交矩陣u和q階正交矩陣v，使得 a u v 上式就是奇異值分解，其中p q矩陣 中，i，i 元素 i 0,i 1,2,3,min p,q 其他元素均為0...