快速 SVD 和 PCA：快速截断 SVD 和 PCA 矩形矩阵-matlab开发

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