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機器學習SVD【一】
時間 2021-01-17
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1. SVD 1.1 分解 如下圖,一個矩陣可以分解爲兩個方陣和一個對角矩陣的乘積: C = m * n;u = m * m;sigma = m * n;v' = n * n 1.2 奇異值 sigma是一個對角矩陣,但通常不是方陣。sigma的對角元素被稱爲奇異值,與特徵值類似。因此與PCA類似,我們可以取sigma中最大的k個,來簡化數據: u' = m * k;sigma' = k * k;
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