SVD实例
>> X = rand(5,7)
X =
0.9797 0.1365 0.6614 0.5828 0.2259 0.2091 0.5678
0.2714 0.0118 0.2844 0.4235 0.5798 0.3798 0.7942
0.2523 0.8939 0.4692 0.5155 0.7604 0.7833 0.0592
0.8757 0.1991 0.0648 0.3340 0.5298 0.6808 0.6029
0.7373 0.2987 0.9883 0.4329 0.6405 0.4611 0.0503
>> [U,S,V] = svd(X)
U =
-0.4577 -0.4718 -0.4059 0.0775 0.6302
-0.3540 -0.2899 0.4478 -0.7626 -0.0921
-0.4681 0.7519 0.2577 0.0364 0.3845
-0.4451 -0.2974 0.4591 0.6288 -0.3276
-0.4979 0.1989 -0.5980 -0.1252 -0.5825
S =
2.8977 0 0 0 0 0 0
0 1.0642 0 0 0 0 0
0 0 0.8453 0 0 0 0
0 0 0 0.5135 0 0 0
0 0 0 0 0.3272 0 0
V =
-0.4899 -0.4371 -0.2957 0.6550 -0.0821 -0.2095 -0.0427
-0.2493 0.5680 0.1100 0.2375 0.5788 -0.3107 0.3393
-0.3948 0.1273 -0.6878 -0.4510 -0.0790 0.1805 0.3355
-0.3528 -0.0220 -0.0232 -0.2011 0.5041 0.2254 -0.7275
-0.4208 0.2507 0.2651 -0.2806 -0.5051 -0.5408 -0.2520
-0.3898 0.2531 0.3832 0.2442 -0.2862 0.6940 0.1184
-0.2975 -0.5854 0.4579 -0.3637 0.2467 -0.0457 0.4047
>> U*S*V'
ans =
0.9797 0.1365 0.6614 0.5828 0.2259 0.2091 0.5678
0.2714 0.0118 0.2844 0.4235 0.5798 0.3798 0.7942
0.2523 0.8939 0.4692 0.5155 0.7604 0.7833 0.0592
0.8757 0.1991 0.0648 0.3340 0.5298 0.6808 0.6029
0.7373 0.2987 0.9883 0.4329 0.6405 0.4611 0.0503
>> S(5,5)=0
S =
2.8977 0 0 0 0 0 0
0 1.0642 0 0 0 0 0
0 0 0.8453 0 0 0 0
0 0 0 0.5135 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
>> U*S*V'
ans =
0.9967 0.0172 0.6777 0.4789 0.3301 0.2681 0.5170
0.2690 0.0292 0.2820 0.4387 0.5646 0.3712 0.8016
0.2627 0.8211 0.4792 0.4521 0.8239 0.8193 0.0281
0.8669 0.2612 0.0563 0.3880 0.4757 0.6502 0.6293
0.7217 0.4090 0.9733 0.5290 0.5443 0.4066 0.0973
>>
SVD实例的更多相关文章
- lapacke svd实例
参考 intel MTK实例 https://software.intel.com/sites/products/documentation/doclib/mkl_sa/11/mkl_lapack_e ...
- 奇异值分解(SVD)和简单图像压缩
SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解) 算法优缺点: 优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果 缺点:数据的转换可能难于理解 适用数据类型:数值型数据 算法思想: ...
- 《学习opencv》笔记——矩阵和图像操作——cvInRange,cvInRangeS,cvInvert and cvMahalonobis
矩阵和图像的操作 (1)cvInRange函数 其结构 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像 const CvArr* lowe ...
- 最近学习工作流 推荐一个activiti 的教程文档
全文地址:http://www.mossle.com/docs/activiti/ Activiti 5.15 用户手册 Table of Contents 1. 简介 协议 下载 源码 必要的软件 ...
- 奇异值分解(SVD)实例,将不重要的特征值改为0,原X基本保持不变
>> s = rand(5,7) s = 0.4186 0.8381 0.5028 0.1934 0.6979 0.4966 0.6602 0.8462 0.0196 0.7095 ...
- 协同过滤和简单SVD优化
协同过滤(collaborative filtering) 推荐系统: 百度百科的定义是:它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程主 ...
- paper 128:奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义[转]
PS:一直以来对SVD分解似懂非懂,此文为译文,原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义.能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰,实属不易.原文举了一个简单的图像处理问题,简单形象,真 ...
- SVD分解的理解[转载]
http://www.bfcat.com/index.php/2012/03/svd-tutorial/ SVD分解(奇异值分解),本应是本科生就掌握的方法,然而却经常被忽视.实际上,SVD分解不但很 ...
- 转载:奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义(下)
本文转载自他人: PS:一直以来对SVD分解似懂非懂,此文为译文,原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义.能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰,实属不易.原文举了一个简单的图像处理 ...
随机推荐
- JDBC【菜鸟学JAVA】
1:首先下载sqljdbc.jar,然后配置ClassPath,然后再在工程文件中把这个(sqljdbc.jar)架包引用上,就可以开始JAVA操作之旅了 打开Eclipse,“文件”→“新建”→“项 ...
- Property Animator基本用法
ObjectAnimator anim=ObjectAnimator.ofFloat(textview, "alpha", 0f, 1f); //ObjectAnimator an ...
- Jquery的parent和parents(找到某一特定的祖先元素)用法(转发:https://blog.csdn.net/cui_angel/article/details/7903704)
<!-- parent是指取得一个包含着所有匹配元素的唯一父元素的元素集合. parents则是取得一个包含着所有匹配元素的祖先元素的元素集合(不包含根元素).可以通过一个可选的表达式进行筛选. ...
- linux后台开发必备技能
一.linux和os: 1.命令:netstat tcpdump ipcs ipcrm 这四个命令的熟练掌握程度基本上能体现实际开发和调试程序的经验 2.cpu 内存 硬盘 等等与系统性能调试相关的 ...
- bd存储
var sessionData = new Array();var setSessionData=function(key,val){ if(sessionStorage){ sessionStora ...
- R语言做正态性检验
摘自:吴喜之:<非参数统计>(第二版),中国统计出版社,2006年10月:P164-165 1.ks.test() 例如零假设为N(15,0.2),则ks.test(x," ...
- 小程序获取openid和unionid java实现
官方api:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/api-login.html#wxloginobject 参考文章:https:/ ...
- dev系列之gridview
gridview新增一行就激活编辑,及显示闪动的光标 gridView1.ShowEditor(); 隐藏Gridview表头上面的panel this.gridView1.OptionsView.S ...
- STL中流相关的输入输出符和get函数彻底总结:cin、cin.get()、cin.getline()、getline()、gets()等函数的用法
我的总结: [首先:对于流来说,就把流看成一个中转的仓库,对流进行<<运算或>>运算或者get函数的运算都是指,把“流”中的数据“运送”到“内存变量”中去,还是把内存变量中的数 ...
- SQL Server convet函数data_type默认长度
语法 CONVERT(data_type(length),data_to_be_converted,style) data_type(length) 规定目标数据类型(带有可选的长度),默认30个字符 ...