正奇异值：设$A=A_{m \times n}, rank(A)=p>0$，则$\lambda ({A^H}A)$与$\lambda (A{A^H})$恰有p个正特征根，${\lambda _1} > 0,{\lambda _2} > 0,...,{\lambda _p} > 0$ $\lambda ...
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2019-01-07 10:29:35
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ICP算法主要用于点云精配准，精度很高，但是相应的缺点就是迭代过程中容易陷入局部极值。具体的ICP算法推导过程很多书上都有，就不再详述了，此次仿真用的是SVD分解的方法。 直接贴代码： rotate.m 仿真结果（配准前和配准后）： 旋转矩阵（真值和配准结果） 误差：err=0.00019434 注 ...
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2018-11-25 23:57:51
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一. 引子——高维空间与西瓜 这学期选课有一门“网络数据挖掘”，原来特别担心与本学期选的一门“模式识别与数据挖掘”在一定程度上相重复，不过还好，这个老师讲课不是照本宣科，讲得更多的是个人的理解还有从业经验。 今天讲得挺有意思的一点是，在讲到聚类的时候，老师有些嗤之以鼻，说在高维空间内，聚类算法可能并 ...
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2018-10-12 23:55:52
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一. 矩阵分解： 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 ( ...
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2018-09-26 11:41:19
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头文件 源文件 C++ include "svd.h" void print_matrix(const vector & vec){ if(vec.empty()){ return; } for ( auto row: vec){ if(row.empty()){ return; } for ( a ...
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2018-08-20 16:42:22
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使用Eigen 库：进行svd分解，形如 A = U * S * VT。 SVD分解 Eigen库 opencv库 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ouyangying123/article/details/68491414 ...
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2018-04-20 18:56:24
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https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5237100.html 前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印 ...
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2018-03-09 18:57:34
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SVD解读 转载于刘建平 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统 ...
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2018-01-13 12:45:12
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