奇异值分解python
时间: 2023-08-01 16:14:57 浏览: 127
奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种矩阵分解的方法,在机器学习的一些算法中占有重要地位。在Python中,可以使用numpy包的linalg.svd()函数来进行奇异值分解。例如,可以使用以下代码进行奇异值分解:
```python
import numpy as np
A = np.array(\[\[2, 4\], \[1, 3\], \[0, 0\], \[0, 0\]\])
u, s, v = np.linalg.svd(A)
print(u)
print(s)
print(v)
```
其中,`A`是待分解的矩阵,`u`是左奇异向量矩阵,`s`是奇异值向量,`v`是右奇异向量矩阵。\[1\]
另外,也可以自定义一个函数来实现奇异值分解,如下所示:
```python
import numpy as np
def svd(M):
u, s, v = np.linalg.svd(M)
return u, s, v
A = np.array(\[\[2, 4\], \[1, 3\], \[0, 0\], \[0, 0\]\])
u, s, v = svd(A)
print(u)
print(s)
print(v)
```
这个函数接受一个numpy矩阵`M`作为输入,并返回奇异值分解的结果。\[2\]
需要注意的是,奇异值分解是一种常用的矩阵分解方法,但在实际应用中可能会有其他的矩阵分解方法,如特征分解、LU分解、QR分解和极分解等。这些方法在不同的场景下有不同的应用。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [奇异值分解 SVD 的数学解释](https://blog.csdn.net/fan_fan_feng/article/details/79668052)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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