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奇异值分解(SVD)
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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,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。
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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,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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