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SVD(奇异值分解)的原理与应用
时间 2021-01-16
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1. 前言 前段时间做三维模型参数化的过程中接触到了SVD(singular value decomposition),翻译成中文就是奇异值分解。它的作用简单来说,就是提取一个较复杂矩阵中的关键部分,然后用一个简单的矩阵表示其关键部分,以达到简化的目的。基于这个原因,它的应用范围也十分广泛,比如:LSA(隐性语义分析)、推荐系统、特征压缩(或称数据降维)、PCA(主成分分析)、模型参数化等。 2.
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