奇异值 matlab

奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。在Matlab中，可以使用svd函数进行奇异值分解。

svd函数的语法如下：
[U, S, V] = svd(A)

其中，A是待分解的矩阵，U是左奇异向量矩阵，S是奇异值矩阵，V是右奇异向量矩阵。

奇异值分解在数据降维、图像压缩、信号处理等领域有广泛的应用。通过奇异值分解，可以提取出矩阵的主要特征，并且可以对数据进行压缩和重构。