奇异值分解python

在Python中，可以使用NumPy库的svd函数进行奇异值分解。使用该函数，可以将一个矩阵分解为三个矩阵：左奇异矩阵U，奇异值矩阵S和右奇异矩阵V的转置。

奇异值分解是一种在机器学习领域广泛应用的算法。它不仅可以用于降维算法中的特征分解，还可以应用于推荐系统、自然语言处理等领域。奇异值分解的原理是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中奇异值矩阵Σ只有主对角线上有非零元素，其余元素均为零。

在Python中，奇异值分解可以通过调用NumPy库的svd函数来实现。该函数接受一个矩阵作为输入，并返回三个矩阵：左奇异矩阵U、奇异值矩阵S和右奇异矩阵V的转置。其中，奇异值矩阵S是一个对角矩阵，对角线上的元素就是矩阵的奇异值。

可以使用NumPy库的svd函数来实现奇异值分解，如下所示：

import numpy as np

def svd(M):
u, s, v = np.linalg.svd(M)
return u, s, v

其中，M是一个numpy矩阵，函数返回左奇异矩阵U、奇异值矩阵S和右奇异矩阵V的转置。可以根据需要使用这些矩阵进行进一步的计算和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【SVD（奇异值分解）】详解及python-Numpy实现](https://blog.csdn.net/weixin_43821215/article/details/126003959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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