matlab中SVD分解

在Matlab中，SVD表示奇异值分解（Singular Value Decomposition）。奇异值分解可以将一个大矩阵分解为三个小矩阵相乘，分别为U、S和V。U是一个m×m的正交矩阵，S是一个对角矩阵，而V是一个n×n的正交矩阵。

在Matlab中，通过使用SVD函数进行SVD分解，可以获得矩阵X的奇异值分解。函数的使用方式为[U,S,V] = svd(X)。其中，U是包含X的左奇异向量的矩阵，S是包含X的奇异值的对角矩阵，V是包含X的右奇异向量的矩阵。

特别地，当使用SVD(X,'econ')时，会产生"经济规模"的分解。如果X是m×n的矩阵，并且m大于等于n，则只计算U的前n列，S是一个n×n的对角矩阵。如果m小于n，则只计算V的前m列，S是一个m×m的对角矩阵。

总结来说，在Matlab中，SVD分解是一种用于将大矩阵分解成小矩阵相乘的方法，通过使用svd函数可以得到矩阵的奇异值分解，其中U、S和V分别代表左奇异向量、奇异值和右奇异向量。在使用SVD函数时，还可以选择是否进行"经济规模"的分解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [奇异值分解——matlab中svd函数用法总结](https://blog.csdn.net/weixin_44567900/article/details/108831329)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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