标签:imp 分解 port 奇异值分解 nump 方法 svd svd分解 今天
今天看书,发现svd公式,在网上查阅了一下资料,主要用到如下的两句:用到的实例(李航《统计学习方法》第15章奇异值分解):
from numpy import *
A = array([[1,0,0,0],[0,0,0,4],[0,3,0,0],[0,0,0,0],[2,0,0,0]])
U,sigma,V = linalg.svd(A)
U
array([[ 0. , 0. , -0.4472136 , 0. , -0.89442719],
[-1. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , -1. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 1. , 0. ],
[ 0. , 0. , -0.89442719, 0. , 0.4472136 ]])
sigma
array([ 4. , 3. , 2.23606798, -0. ])
V
array([[-0., -0., -0., -1.],
[-0., -1., -0., -0.],
[-1., -0., -0., -0.],
[-0., -0., -1., -0.]])
标签:imp 分解 port 奇异值分解 nump 方法 svd svd分解 今天
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