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在线性代数中，奇异值分解（Singular value decomposition）是一种通过旋转、缩放和再次旋转来因式分解实矩阵（real matrix）或复矩阵（complex matrix）的方法。它把具有正交特征基（orthonormal eigenbasis）的方阵[[特征分解]]（eigen decomposition）推广到了任意 <math>m \times n</math> 矩阵，并与[[极分解]]（polar decomposition）密切相关。

在线性代数中，奇异值分解（Singular value decomposition）是一种通过旋转、缩放和再次旋转来因式分解实矩阵（real matrix）或复矩阵（complex matrix）的方法，如下图。它把具有正交特征基（orthonormal eigenbasis）的方阵[[特征分解]]（eigen decomposition）推广到了任意 <math>m \times n</math> 矩阵，并与[[极分解]]（polar decomposition）密切相关。

[[文件:Singular-Value-Decomposition.svg.png|无框|居左|奇异值分解]]

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