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文章目录1. 奇异值分解的定义与性质1.1 定义1.2 两种形式1.2.1 紧奇异值分解1.2.2 截断奇异值分解1.3 几何解释1.4 主要性质2. 奇异值分解与矩阵近似2.1 弗罗贝尼乌斯范数2.2 矩阵的最优近似2.3 矩阵的外积展开式3. 奇异值分解Python计算 一种矩阵因子分解方法 矩阵的奇异值分解一定存在，但不唯一 奇异值分解可以看作是矩阵数据压缩的一种方法，即用因子分解的方式近似地表示原始矩阵，这种近似是在平方损失意义下的最优近似 1. 奇异值分解的定义与性质 1.1 定义 Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,…,σp)σ1≥σ2≥…≥σp≥0

svd算法matlab代码基于阈值SVD的K-means用于主题建模 论文代码： “”。 Trapit Bansal，Chiranjib Bhattacharyya，Ravindran Kannan。 在神经信息处理系统（NIPS）中，2014年。 该文件提供了有关使用代码的有用信息。 首先，我们展示如何使用演示在各种标准公共数据集上运行算法。 要运行自己的数据，请检查以下数据格式，预处理步骤以及用于运行算法的主要matlab函数。 提供的代码已在Linux系统上的Matlab R2012a / b上进行了测试。 对于错误/查询/建议/谢谢，请随时通过“ gmail dot com的trapitbansal”给我发送电子邮件。 运行演示 用当前目录作为代码目录打开Matlab，确保已将Matlab配置为可访问Internet，然后键入： demo() 这将在NIPS语料库上运行该算法的演示。 此功能可以使用TSVD从指定的公共语料库中恢复主题。 语料库的其他可用选择是20-NewsGroup和UCI存储库上的任何语料库（即NIPS，ENRON，KOS，NYT，PUBMED）。 指定胼名

用过svd的方法解线性方程组，该处程序是解三组方程，然后解出结果

基于SVD的人脸识别，可以直接计算出识别正确率

可用来解线性方程组，非常方便，实用。内实现了SVD的算法，并给出了解线性方程组的例子

该资源主要为模型初学者提供海量训练数据，并可结合csdn发表的博文执行学习。对应博文：https://blog.csdn.net/lihonst/article/details/121303696

【图像隐藏】基于DWT与SVD算法的数字水印图像隐藏matlab源码.zip

为提高水印鲁棒性, 将离散小波变换DWT、奇异值分解SVD和斐波纳契Fibonacci变换结合, 提出一种新的算法。首先, 用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理; 然后, 对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解, 并用混沌序列选择若干对子块; 最后, 根据人类视觉系统HVS特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度, 并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。