矩阵的奇异值分解

datagist 2023-01-13 01:30:09

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奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。资源提供的是奇异值分解的C语言实现。

这是一个用c#语言写成的矩阵类，可以完成矩阵的各种准确的数学计算，如：矩阵的加减乘除、转置、逆运算、复矩阵的乘法、求行列式值、求矩阵秩、一般实矩阵的奇异值分解、求广义逆、约化对称矩阵为对称三对角阵、实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算、求赫申伯格矩阵全部特征值、求实对称矩阵特征值与特征向量等.可以将其做成dll用到其他的环境下。填补了.net中没有矩阵的空白，是你进行科学计算不可或缺的插件之一。

java实现的几个推荐算法：slopeone SVD,RSVD,ItemNeighborSVD 内有readme,相关内容在blog.csdn.net/lgnlgn

本资源是斯坦福ML公开课笔记。主要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。

看到一个博客园里讲解奇异值分解的博文，说的很清楚，加深了对SVD的理解，分享一下！强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用摘录一些话如下：奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。特征值：特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么，可以将...

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