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。

此函数实现了快速截断的 SVD。 我们经常想计算奇异值分解。 但大多数时候，我们实际上并不需要像主成分分析中那样的所有奇异向量/值。 这也证明了以下事实：在实践中出现的许多矩阵确实表现出某种结构，导致只有少数奇异值实际上是不可忽略的。 最近的研究表明，当我们想要截断的 SVD 时，随机算法可以产生令人难以置信的加速度。 用法 ： 输入： * A : 我们想要的 SVD 矩阵* K：要保留的组件数 输出： * U,S,V : 作为内置 svd matlab 函数的经典输出 这是我的小型笔记本电脑上 2000x2000 秩为 100 的矩阵的一个小例子： >> A = randn(2000,100)*randn(100,2000); >> 抽动; [U1,S1,V1] = svd(A); 目录经过的时间是 6.509186 秒。 >> 抽动; [U2,S2,V2] = rsvd(

svd算法matlab代码大数据挖掘与分析课程项目 电影收视率预测项目 数据集 从movielens / ml-1m.zip下载。 该数据集包含来自6000个用户的4000部电影的100万个评分。 我们进一步根据时间戳对每个收视率进行排序 建议： 步骤1： 基线估算器：在PDF上使用公式bxi =μ+ bx + bi 第2步： 邻域估计器：使用邻域方法预测评分分数 基于项目的相似性 基于用户的相似性 整合时间动力 继KDD09论文之后 式5,6,8,10 K均值聚类 使用k均值算法可根据文件rating.dat给出的用户评分得分对用户进行聚类。 SVD降维 使用SVD算法减少维数 指标 RMSE的价值 项目实施 请参阅 推荐部分使用Python编码，其他部分则由我的小组成员使用Matlab编码。