包括奇异值分解算法的MATLAB程序以及MRSVD算法等一些其他的SVD变种算法的程序

数据压缩是线性代数的一个重要应用。 最大限度地减少存储和传输的数字信息量的需求是现代世界日益关注的问题。 奇异值分解是最小化数据存储和数据传输的有效工具。 提供一份报告，通过对图像矩阵使用奇异值分解来探索图像压缩。 举一个说明性的例子。 报告应包括以下部分： 1. SVD的简单介绍，包括一个小矩阵A的小维SVD来说明2. 图像压缩示例。 选择一个测试图像并对图像应用 SVD。 显示不同等级k矩阵的图像，提供相应的压缩率，每个等级的近似理论误差和均方根误差RMSE。

CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如

图像模式识别svd（奇异值分解）算法及图像相似度计算delphi源代码.

为了提高水印技术的鲁棒性，提出了彩色图像离散小波变换（DWT）下的块奇异值分解（SVD）的零水印．首先对原始载体图像进行离散小波变换，然后选择低频子带进行分块，且对每一块进行奇异值分解，水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生．实验结果表明，算法对各种攻击有较强的鲁棒性．

该程序输出基于奇异值分解的图形和数字图像质量度量。 对于给定的图像，采用 Blockwise SVD 并导出图像质量度量。 具体实施方式请参考Aleksandr Shnayderman、Alexander Gusev 和 Ahmet M. Eskicioglu， “用于局部和全局评估的基于 SVD 的灰度图像质量度量”， IEEE 图像处理交易，卷。 15，没有。 2，2006 年 2 月。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“SVDQualityMeasure.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“SVDQualityMeasure.m”。

基于数字图像的奇异值分解扣Arnold置换，提出了一种图像的隐藏方法。在该方法中，置乱用于数字图像隐藏的预处理和后处理，奇异值分解用于将一幅图像隐藏于另一幅图像中。根据提出的数字图像隐藏技术，探讨了在数字水印技术中的应用。实验结果显示，该方法实现方便，水印的提取不需要原图像，并能较好地保障数据的安全性。

一种快速稳定的奇异值分解算法

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

自己写的代码，不存在版权问题。近段时间在学机器学习，找了大量的资料，写出了一些与机器学习相关的常用矩阵的操作，含QR分解，相似对角化，提取特征值，奇异值分解，HouseHolder变换，施密特正交化等等，有注释，如果有问题可以私信本人，一起探讨。