matlab实现svd

SVD是奇异值分解（Singular Value Decomposition）的缩写，是一种常用的矩阵分解方法。在MATLAB中，可以使用svd函数来实现矩阵的奇异值分解。具体步骤如下：
1. 输入待分解的矩阵A。
2. 使用svd函数对矩阵A进行分解，得到三个矩阵U、S和V，其中U和V是正交矩阵，S是对角矩阵，对角线上的元素为矩阵A的奇异值。
3. 根据需要选择保留的奇异值个数k，将S矩阵中除了前k个奇异值对应的对角线元素外的其它元素都置为0，得到一个新的对角矩阵S'。
4. 计算新的矩阵A' = U*S'*V'，其中V'是V的转置矩阵。
5. 得到分解后的矩阵A'、正交矩阵U和V以及对角矩阵S'。