matlab精度检验代码-bksvd:快速随机块Krylov方法进行奇异值分解

matlab精度检验代码bksvd-块Krylov奇异值分解 简单的MATLAB代码，可通过分析的随机块Krylov方法迭代计算SVD或PCA 安装 下载bksvd.m ，或直接将其包含在项目目录中。 文献资料 bksvd可用作MATLAB的svds函数的svds替代函数，用于计算奇异值分解（SVD）。 它也可以用于主成分分析（PCA），该方法在对数据矩阵进行均值居中后对SVD执行SVD。 用法 输入： bksvd(A, k, iter, bsize, center) A ：分解矩阵 k ：要计算的奇异向量的数量，默认= 6 iter ：迭代次数，默认= 3，增加以提高准确性 bsize ：块大小，必须> = k，默认= k center ：如果在奇异值分解之前（例如执行PCA时）A的行应居中，则设置为true ，默认= false 输出： k个奇异矢量/值对 U ：正交矩阵，其列是A顶部k个左奇异矢量的近似值 S ：对角矩阵，其条目为A的近似k个奇异值 V ：正交矩阵，其列约为A前k个右奇异矢量 U*S*V'是A近似最佳低秩逼近 例子 标准奇异值分解： % generate test