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这是我见过最通俗易懂的SVD(奇异值分解)算法介绍

时间:2024-10-13 21:33:20浏览次数:6  
标签:特征值 特征向量 SVD 矩阵 通俗易懂 算法 分解 奇异

线性代数是机器学习领域的基础,其中一个最重要的概念是奇异值分解(SVD),本文尽可能简洁的介绍SVD(奇异值分解)算法的基础理解,以及它在现实世界中的应用。

SVD是最广泛使用的无监督学习算法之一,它在许多推荐系统和降维系统中居于核心位置,这些系统是全球公司如谷歌、Netflix、Facebook、YouTube等的核心技术。

简单来说,SVD是将一个任意矩阵分解为三个矩阵。所以如果我们有一个矩阵A,那么它的SVD可以表示为:

A是矩阵,U是的正交矩阵,是的非负对角矩阵,是的正交矩阵。

U也被称为左奇异向量,S为奇异值,V为右奇异向量。

带维度的奇异值分解:

用矩阵表示奇异值分解:

 

我们通常将具有较大特征值的向量排列在前,而较小特征值的向量则排在后面。

特征值与向量的对应关系:

与特征值分解相比,奇异值分解可以应用于非方阵。在SVD中,U和 V 对于任何矩阵都是可逆的,并且它们是正交归一的,这是我们所喜爱的特性。虽然这里不进行证明,但我们可以告诉你,奇异值比特征值在数值上更稳定。

为了更好地理解,我们通过一个例子演示SVD。

假设我们有非方阵A:

我们计算矩阵与转置矩阵的乘积,有:

 

求解的特征值和特征向量:

 

 

求解的特征值和特征向量:

 

奇异值是正特征值的平方根,即5和3。因此非方阵A的SVD分解为:

SVD分解证明

最后一个方程等价于求矩阵的特征向量,我们只需将所有特征向量放入一个矩阵中,矩阵S则是包含特征值的对角矩阵。

SVD的另一种表述

SVD降维

SVD应用

1.图像降维
2.特征脸
3.降低噪声

结论

我真的觉得奇异值分解(SVD)被低估了。它是线性代数中一个非常重要的基础概念,而且它的应用非常酷!相信我,我们看到的只是 SVD 众多用途中的一小部分。有什么问题,欢迎讨论!

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标签:特征值,特征向量,SVD,矩阵,通俗易懂,算法,分解,奇异
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