关于求矩阵SVD的问题
svd是什么意思如下: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。
由上面的证明可以看出SVD分解并不是唯一的。
SVD 全程奇异值分解,原本是是线性代数中的一个知识,在推荐算法中用到的 SVD 并非正统的奇异值分解。前面已经知道通过矩阵分解,可以得到用户矩阵和物品矩阵。
奇异值分解(SVD)是一种矩阵因子分解方法。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。
MATLAB的svds()函数,谁有具体算法的参考资料啊,我想用C实现
1、我做辨识时用过奇异值分解。也写过源程序。Art_Of_Scientific_Computing_2nd_ed 中提供源程序,先给分,联系我gengtao@smail.hust.edu.cn发给你源码。
2、[u,d,v]=svds(A,10,2)将得到与2最接近的10个特征值及其对应的特征行向量和特征列向量。总之,相比svd,svds的可定制性更强。
3、考虑到矩阵数量较多,用元胞数组处理较有通用性。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
clapack中dgesvd_函数的调用问题
1、数学上讲:特征向量是不唯一的,也许不是不对。毕竟特征值都求对了呢。如果可以的话,题主举一个具体的例子?让大家看看怎么不对。程序上讲:这种算法都有现成的库,尽量别自己写,很容易搞出错的。
2、把参数传递给函数的第二种方法是“引用调用”(call by reference)。这种方法是把参数的地址复制给形式参数,在函数中,这个地址用来访问调用中所使用的实际参数。
3、这样调用是可以的,只要调用之前声明函数的原型即可,就是让编译器知道这个函数是什么样的,而且定义已存在,只是在稍后的位置或者其他文件中,连接的时候会找掉这个函数。
C语言里面?问号什么意思?:什么意思?
1、“?”在C语言中表示疑问。“:”在C语言中表示判断的结果选择。【例子】(ab)?解释:判断表达式是否能够通过,如果能通过,那么说明才能进行之后的操作,如果不能通过,就选择后一种结果。
2、在语言中表示疑问,那么疑问来自于判断。:在语言中表示判断的结果选择,所以编程逻辑就是先进行判断,然后再进行选择。例如,当ab时,x=1否则x=0,可以写成x=ab?1:0。
3、用来判断条件的真假,:用来根据判断结果决定取值。
求SVD算法的C++实现代码
我做辨识时用过奇异值分解。也写过源程序。Art_Of_Scientific_Computing_2nd_ed 中提供源程序,先给分,联系我gengtao@smail.hust.edu.cn发给你源码。
[svd] svd算法用于滚动轴承故障诊断中,该算法通过对故障信号进行重构,能够有效提高故障频率。
跟其它SVD算法相比,Jacobi法精度高,虽然速度慢,但容易并行实现。基于双边Jacobi旋转的奇异值分解算法 V是A的右奇异向量,也是的特征向量;U是A的左奇异向量,也是的特征向量。
也就是说,我们的PCA算法可以不用做特征分解,而是做SVD来完成。这个方法在样本量很大的时候很有效。实际上,scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是用的SVD,而不是我们我们认为的暴力特征分解。
PCA有两种实现方式,一种是特征值分解去实现,一种是奇异值分解去实现。特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,但是它只是对方阵而言的,如果不使用SVD,PCA只会寻找每个特征的中心,但并不会对数据进行缩放(scaled)。
事实上,MATLAB的矩阵计算使用的是Intel的MKL库,这个库基本是现有BLAS/LAPACK实现中最快的了。svd是LAPACK中的标准运算,因此MATLAB实际是使用的MKL库来做svd。
matlab中“SVD”和“EIG”的区别是什么?
一般用eig特征值不是由小到大排列的,如果事先对矩阵归一化,再用eig求特征值就是从小到大排列的。
MATLAB提供了用于矩阵奇异值分解的函数svd,该函数是利用LINPACK程序库中的ZSVDC编制而成的。在计算的过程中假如经过75步QR分解仍得不到一个奇异值,那么系统会给出“不收敛”的提示。
eig(A)主要用QR算法,如果A对称则使用对称QR算法(如果要特征向量的话有可能会用divide and conquer);eig(A,B)用QZ算法,如果探测到A对称,B对称正定,则对B做Cholesky分解后再用对称QR算法;svd的算法和对称QR算法类似。
E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E。[V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量。