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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解（Matrix Decomposition）方法，可以看做对称方正在任意矩阵上的一种推广，该方法在机器学习的中占有重要地位。

        首先讲解一下SVD的理论，然后用python实现SVD，并应用于图像压缩。
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作者：夕阳下江堤上的男孩 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79414702 
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1、奇异值分解（SVD）：
        设有 A是一个m×n 的实矩阵，则存在一个分解使得：

         U 和 V 都是正交矩阵 ，即：

Σ 是一个非负实对角矩阵，U 和 V 的列分别叫做 A 的 左奇异向量和 右奇异向量，Σ 的对角线上的值叫做 A 的奇异值。关于这三个矩阵的求解，如下：

1）、U 的列由 AAT 的特征向量构成，且特征向量为单位列向量
2）、V 的列由 ATA 的特征向量构成，且特征向量为单位列向量
3）、Σ 的对角元素来源于 AAT 或 ATA 的特征值的平方根，并且是按从大到小的顺序排列的。值越大可以理解为越重要。

https://www.cnblogs.com/yuzhuwei/p/4126139.html

这里的矩阵相乘我怀疑是出错了。应该是这样使用矩阵相乘

https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html

　奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。

1. 回顾特征值和特征向量

　　　　我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：

　　　　其中A是一个n×nn×n的矩阵，xx是一个nn维向量，则我们说λλ是矩阵A的一个特征值，而xx是矩阵A的特征值λλ所对应的特征向量。

　　　　求出特征值和特征向量有什么好处呢？ 就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的nn个特征值λ1≤λ2≤...≤λnλ1≤λ2≤...≤λn,以及这nn个特征值所对应的特征向量{w1,w2,...wn}{w1,w2,...wn}，，如果这nn个特征向量线性无关，那么矩阵A就可以用下式的特征分解表示：

　　　　其中W是这nn个特征向量所张成的n×nn×n维矩阵，而ΣΣ为这n个特征值为主对角线的n×nn×n维矩阵。

　　　　一般我们会把W的这nn个特征向量标准化，即满足||wi||2=1||wi||2=1, 或者说wTiwi=1wiTwi=1，此时W的nn个特征向量为标准正交基，满足WTW=IWTW=I，即WT=W−1WT=W−1, 也就是说W为酉矩阵。

　　　　这样我们的特征分解表达式可以写成

　　　　注意到要进行特征分解，矩阵A必须为方阵。那么如果A不是方阵，即行和列不相同时，我们还可以对矩阵进行分解吗？答案是可以，此时我们的SVD登场了。

特征值和奇异值的关系：奇异值就是矩阵Data*Data.T特征值的平方根——《机器学习实战》

在科学和工程中，一直存在这样一个普遍事实：在某个奇异值的数目（r个)之后，其他的奇异值都置为0。这就意味着数据集中仅有r个重要特征，而其余特征则都是噪声或冗余特征。

 SVD 和PCA 的关系：

现在来看一下SVD和PCA的关系。 
我们讲到要用PCA降维，需要找到样本协方差矩阵X˜TX˜X~TX~的最大的k个特征向量，然后用这最大的k个特征向量张成的矩阵来做低维投影降维。 
注意，SVD也可以得到协方差矩阵X˜TX˜X~TX~最大的k个特征向量张成的矩阵。 
但是SVD有个好处，有一些SVD的实现算法可以不求先求出协方差矩阵，也能求出右奇异矩阵VV。也就是说，PCA算法可以不用做特征分解，而是做SVD来完成。这也是为什么很多工具包中PCA算法的背后真正的实现是用的SVD，而不是我们认为的暴力特征分解。 
另一方面，注意到PCA仅仅使用了我们SVD的右奇异矩阵，没有使用左奇异矩阵。而左奇异矩阵可以用于行数的压缩，右奇异矩阵可以用于列数，也就是PCA降维。

所以，有了SVD就可以得到两个方向的PCA。
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作者：Hanna216 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/qq_24464989/article/details/79834564 
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https://blog.csdn.net/qq_24464989/article/details/79834564

重构原始矩阵：——《机器学习实战》

如何确定需要保留的奇异值个数？

我们是如何知道仅需保留前3个奇异值的呢？确定要保留的奇异值的数目有很多启发式的策略，其中一个典型的做法就是保留矩阵中90%的能量信息。为了计算总能量信息，我们将所有的奇异值求其平方和。于是可以将奇异值的平方和累加到总值的90%为止。另一个启发式策略就是，当矩阵上有上万的奇异值时，那么就保留前面的2000或3000个。

SVD分解

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原文地址：https://www.cnblogs.com/JasonPeng1/p/12110144.html