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(
2021-09-19 01:10:51
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[COEFF，分数，隐藏，特例] = fastpca（数据）
非常高维数据的快速主成分分析（例如神经影像数据的体素级分析），根据 C. Bishop 的书“模式识别和机器学习”，第 10 页实施。 570.对于高维数据，fastpca.m比MATLAB的内置函数pca.m快得多。 根据 MATLAB 的 PCA 术语，fastpca.m 需要一个输入矩阵，每行代表一个观察（例如主题），每列代表一个维度（例如体素）。 fastpca.m 返回主成分 (PC) 载荷 COEFF、PC 分数 (SCORE)、PC 以绝对值 (LATENT) 和百分比 (EXPLAINED) 解释的方差。 此外，fastpca 返回小协方差矩阵 (COEFF) 的 PC 负载。
计算时间的减少是通过从转置的输入矩阵“数据”的（较小）协方差矩阵而不是原始输入矩阵的大协方差矩阵中计算出PC来计算的，然后将这
2021-09-19 01:01:01
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2021-09-18 17:07:45
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本文件包含有，原理图，pcb图，Ｉ２Ｃ程序，还有芯片相关文档，SW6124是整合PD3.0的全协议快充移动电源单芯片，全面支持高通、联发科、华为、展讯、三星等多平台的全部快充协议，
2021-09-18 15:00:56
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2021-09-17 15:44:33
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