svd算法 python

SVD（Singular Value Decomposition）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。在机器学习、自然语言处理、推荐系统等领域中被广泛应用。

在Python中，我们可以使用NumPy库提供的svd函数来实现SVD算法。具体实现方法如下：

import numpy as np

# 构造一个2x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用svd函数进行矩阵分解
U, S, VT = np.linalg.svd(matrix)

# 输出结果
print('U:', U)
print('S:', S)
print('VT:', VT)

其中，U是左奇异矩阵，S是奇异值矩阵，VT是右奇异矩阵。可以通过这三个矩阵还原原始矩阵。