SVD（奇異值分解）的原理與應用

1. 前言 前段時間做三維模型參數化的過程中接觸到了SVD(singular value decomposition)，翻譯成中文就是奇異值分解。它的作用簡單來說，就是提取一個較複雜矩陣中的關鍵部分，然後用一個簡單的矩陣表示其關鍵部分，以達到簡化的目的。基於這個原因，它的應用範圍也十分廣泛，比如：LSA（隱性語義分析）、推薦系統、特徵壓縮（或稱數據降維）、PCA（主成分分析）、模型參數化等。 2.

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