本文第一部分对SVD进行了简单的介绍，给出了定义和奇异值分解定理；第二部分简要地列举了SVD的应用；第三部分则构造和分析了各种求解SVD的算法，特别对传统QR迭代算法和零位移QR迭代算法进行了详细完整的分析；第四部分给出了复矩阵时的处理办法；第五部分是对各种算法的一个简要的总结。

matlab开发-SVD刷新矩阵完成orrecommenders系统设计。这是一个用KY范数代替核范数的无支持向量机矩阵恢复的演示。

SVD推荐算法原理，有有一个简易的例子，数据自己编的，便于理解

椭圆方程Ax^2+Bxy+Cy^2+Dx+Ey+F=0, 使用SVD方法求系数，进而求出椭圆圆心

与使用 Matlab svd 和 svds 函数处理矩形矩阵相比，截断奇异值分解 (SVD) 和主成分分析 (PCA) 快得多。 对于长矩阵或细矩阵，svdecon 是 svd(X,'econ') 的更快替代方法。 对于其中 k << size(X,1) 和 size(X,2) 的密集长矩阵或薄矩阵，svdsecon 是 svds(X,k) 的更快替代方法。 还实现了两个 svd 函数的 PCA 版本。 --- 函数 [U,S,V] = svdecon(X) 函数 [U,S,V] = svdecon(X,k) 输入： X : mxn 矩阵k ：获取前 k 个奇异值（如果未给出 k，则 k = min(m,n)） 输出： X = U*S*V' 你：mxk S : kxk V : nxk 描述： svdecon(X) 等价于 svd(X,'econ') svdecon(X,k) 等价

一个经典的奇异值分解程序，代码清晰，可以看看，适合初学

本程序用svd方法对数据进行了降维，从而能够在低维空间上对数据进行分析，简化了分析的难度。

基于SVD的海杂波抑制算法的程序，欢迎大家下载，谢谢。

SVD分解C++代码注解详细

未校准光度立体 使用 svd 的未知光源方向下的光度立体 这是一个简短的演示，展示了使用未校准的光度立体创建 3D 网格，仅使用笔记本电脑屏幕和网络摄像头（在本例中为 Macbook Pro）。 我正在使用集成的 iSight 摄像头和笔记本电脑屏幕从不同角度照亮模型。 结果是具有图像宽度 x 图像高度顶点的对象的 3D 网格，例如可以进一步用于馈送 3D 打印机。 此设置的想法基于以下论文：Schindler, G. (2008)。 通过计算机屏幕照明实现实时表面重建的光度立体。 3D 数据处理、可视化和传输国际研讨会，1-6。 源代码是用 C++ 编写的，我使用 OpenCV 进行图像处理。