矩阵的奇异值分解 奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）是一种常见的矩阵分解技术，也被称为矩阵奇异值分解。它是一种比较复杂的矩阵运算技术，它的本质是将一个矩阵通过线性变换分解成三个不同的矩阵，这三个矩阵有特定的性质，可以用来进一步进行矩阵操作。 最常见的应用场景是用来压缩数据，通常先将原始数据进行SVD分解，然后再去掉一些次要的特征，从而进行数据压缩。此外，SVD还可用于探索数据之间的关系、数据预测，它也是推荐系统及机器学习中的一种常用技术手段。不管是在压缩空间还是数据处理上，都可以利用这一技术。 虽然它的表面上看起来很复杂，但SVD实际上具有很多共享的特性，它可以将任何m × n的实矩阵分解为矩阵的乘积。它也是有着丰富的表示力，可以把其它分解算法通过一种简单统一的视角来分析。 总的来说，奇异值分解是一种有着广泛应用场景的计算技术，即使是比较复杂的数据处理，也可以利用它来获得有效的结果。它可以帮助我们分析数据之间的关系，发现有价值的洞察，从而辅助机器学习和推荐引擎，使它们的效果更加的出色。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/80938d2032b765ce0508763231126edb6f1a768a.html