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2016年8月6日
SVD小结
摘要: 首先给出SVD定义: 任意矩阵$A \in R^{m \times n}$总可以分解为两个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积。即: $A = U \Sigma_r V^T$ 其中,$U \in R^{m \times m}, V \in R^{n \times n}, \Sigma_r = diag(\s
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posted @ 2016-08-06 10:32 zqiguoshang
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