python中svd函數(shù) python svd函數(shù)

python numpy svd

奇異值分解(svd) 是線性代數(shù)中一種重要的矩陣分解

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在Python的numpy包里面直接調(diào)用

其中，u和v是都是標(biāo)準(zhǔn)正交基，問題是v得到的結(jié)果到底是轉(zhuǎn)置之后的呢，還是沒有轉(zhuǎn)置的呢，其實(shí)這個也很好驗(yàn)證，只要再把u,s,v在乘起來，如果結(jié)果還是A 那么就是轉(zhuǎn)置之后的，結(jié)果確實(shí)是這樣的，但是MATLAB卻與之不同，得到的v是沒有轉(zhuǎn)置過的

奇異值分解可以被用來計(jì)算矩陣的 偽逆 。若矩陣 M 的奇異值分解為

python svd主題數(shù)怎么設(shè)定

根據(jù)你的實(shí)際需要，一般有兩種需要：

第一種是通過SVD進(jìn)行降維，那么SVD主題數(shù)可以設(shè)置的大一點(diǎn)，如50-100，因?yàn)樾枰褂梅纸夂蟮木仃囎鳛樵~向量

另一種是進(jìn)行主題分析，此時應(yīng)該根據(jù)你數(shù)據(jù)集的情況預(yù)估計(jì)主題數(shù)目，大約設(shè)置10-20之間。

Python中怎樣實(shí)現(xiàn)奇異值SVD分解

這兩個命令是完全不同的呀。

S=svd（A）表示對矩陣A進(jìn)行SVD分解，分解的結(jié)果是得到3個矩陣，如果返回值只有一個，那么可以得到A的奇異值向量。

eig（A）表示求矩陣A的特征值。

所以區(qū)別就是，svd得到的是A的奇異值，eig得到的是A的特征值。

A'表示A的轉(zhuǎn)置矩陣，A'*A的n個非負(fù)特征值的平方根叫作矩陣A的奇異值。記為σi(A)。

希望可以幫助你，望采納！

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文章轉(zhuǎn)載：http://muchs.cn/article44/dosjphe.html

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