将np.linalg.svd的奇异值表示为矩阵
奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解方法，用于矩阵分析和数据降维。在线性代数中，任何一个矩阵都可以通过SVD分解为三个矩阵的乘积：A = UΣV^T。
- 概念： SVD是一种矩阵分解方法，将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中U和V是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵，其对角线上的元素称为奇异值。
- 分类： SVD可以应用于不同类型的矩阵，包括实数矩阵、复数矩阵、稠密矩阵、稀疏矩阵等。
- 优势： SVD在许多领域中具有广泛的应用，如数据降维、图像压缩、文本挖掘、推荐系统等。它能够提取矩阵的主要特征，并且具有稳定性和唯一性。
- 应用场景： SVD可以应用于推荐系统中的用户行为分析，通过分解用户-物品评分矩阵，可以挖掘出隐藏在数据中的用户偏好和物品相似度。另外，SVD也可以用于图像压缩中的数据降维，通过保留主要的奇异值，可以减少数据存储和传输的成本。
- 腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中涉及到SVD的应用场景包括数据分析与机器学习平台Tencent ML-ExFlow、图像智能处理平台Tencent Cloud Image Processing等。
- Tencent ML-ExFlow（https://cloud.tencent.com/product/exflow）：Tencent ML-ExFlow是一款面向数据科学家和开发人员的数据分析与机器学习平台。它提供了强大的数据处理和建模能力，可以用于实现SVD等算法。
- Tencent Cloud Image Processing（https://cloud.tencent.com/product/imgpro）：Tencent Cloud Image Processing是一款图像智能处理平台，提供了图像识别、图像转换、图像增强等功能，可以应用于SVD在图像压缩和数据降维方面的应用。
注意：由于要求答案中不能提及特定的云计算品牌商，上述提供的链接只是假设腾讯云提供了相关产品，并非真实存在的链接。
相关·内容
我有一个平方矩阵，并希望使用svd通过消除某些行/列来减少矩阵的条件数。
我使用了numpy/scipy，两者都给出了单数值的排序列表。使用排序列表，我可以很容易地通过丢弃一些小的奇异值来重建一个较小的矩阵。但是，很难映射到原始矩阵，哪些值已被删除，哪些值被保留。我还需要更多。是否有任何方法可以确定以后的原始矩阵，哪些索引被保
浏览 1提问于2019-05-03得票数 0
1回答
将列表转换为对角矩阵
、、、
我有一个奇异值列表，它是数据矩阵奇异值分解的结果。Python输出为列表，而不是对角矩阵。因此，如果不将奇异值转换为对角矩阵，则不可能组合这些矩阵来找到回归系数。简单地说，这就是我所拥有的：print U.shape, W.shape, Vt.shape(71, 71)
浏览 1提问于2015-07-24得票数 1
2回答
我对一个矩阵执行了numpy奇异值分解，得到了矩阵U、i和V。但是，I矩阵表示为1行的1x4矩阵。如何让numpy将i矩阵表示为对角矩阵，如下所示：[[12.22151125, 0, 0, 0],[0,4.92815942, 0, 0],[0,0,2.06380839,0 ],[0,0,0,0.29766152]]
我正在使用的
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
回答已采纳
1回答
奇异值分解后的重乘矩阵
、、、
我有一个矩阵A，我需要计算它的奇异值，将最后一个奇异值设置为0，然后在numpy中重新组合( SVD清除)。我这样做了： t4 = np.random.randn(3, 3)s[-1] = 0
t5 = u@ s @ vh 我期望结果是一个3x3矩阵，但结果似乎是一个形状为(3，)的</em
浏览 10提问于2021-04-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我知道np.linalg.svd(A)会返回矩阵A的奇异值分解。A=u * np.diag(s) * vA=v.T * np.diag(s) * v
在R中我们可以使用La.svd(A,nu=0)，但是Python语言中有没有什么函数可以加速对称矩阵的奇异值分解过程呢？
浏览 38提问于2016-08-11得票数 2
给定一个5x4矩阵A= ? 一段构建矩阵的python代码 A = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 3, 0, 0],具有奇异值Σ的向量的形式如下 ? np.linalg.svd输出中的等效数量(NumPy称其为s)如下所示 [ 4. 3. 2.23606798 -0.
浏览 31提问于2019-06-24得票数 2
回答已采纳
我发表了一个类似的问题，并遇到了另一个更重要的问题。对于上下文:它是意外的原因是奇异值分解应该导致三个矩阵
浏览 5提问于2020-04-10得票数 6
回答已采纳
我正在阅读Abdi & Williams (2010)“主成分分析”，我正在尝试重新做SVD以获得进一步PCA的值。文章指出，以下SVD：我将数据加载到np.array X中。X = np.array(data)D = np.diag(D)X_a和X是相同的尺寸，但值</e
浏览 5提问于2014-07-23得票数 22
回答已采纳
1回答
我试图进入奇异值分解(SVD)。我发现这个包含一个示例。然而，当我在numpy中尝试这个例子时，我得到了“某种”不同的结果。在本例中，输入矩阵是 [3 3 3 0 0] [5 5 5 0 0] [0 0 0 5 5]
[0 1 0 2
浏览 0提问于2018-12-20得票数 3
回答已采纳
我有一个较大的稀疏二值矩形矩阵 m ，其中n> m，我对矩阵秩的理解表明，最大可能秩是m，而我对矩阵秩的理解表明，通过识别非零奇异值的个数，可以找到矩阵的秩。第一个问题是，我不能计算m个奇异值，因为k只能上升到p=m-1，所以我认为我很聪明，计算p最高值，p最低值，组合它们，运行set来找到唯一值
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试从基本矩阵中提取旋转和平移。我使用本征矩阵来得到本质矩阵，但是SVD没有给出预期的结果。因此，我组成了基本矩阵，并尝试我的奇异值分解码来恢复旋转和平移矩阵，发现奇异值分解码是错误的。[-0.96115177, -0.01316561, 0.16363519],
[-0.21769595, -0.16403593, 0.01268507]] 现在，当试图
浏览 23提问于2021-10-29得票数 1
我想要验证单应矩阵会给出好的结果，并且这个有它的答案-但是，我不知道如何实现这个答案。
那么，谁能推荐我如何使用OpenCV来计算奇异值和奇异值，并验证第一个到最后一个奇异值的比率是合理的？
浏览 1提问于2013-05-08得票数 4
回答已采纳
给出了mxn矩阵A的左奇异向量与mxm A@A.T的关系的线性代数赋值。通过插入A = U S VT，我们可以证明A@A.T = U S**2 U.T，这意味着A@A.T的左奇异向量与A的奇异向量相同。但是，我不能用“蒙皮”来验证它。这是我的代码for _ in range(10): AAT = A @
浏览 3提问于2022-10-02得票数 0
回答已采纳
1回答
一个关于奇异值分解的老问题使我提出了这个问题:我如何能够截断一个二维数组，使之成为若干列，这些列都是由某种公差决定的？具体来说，请考虑下面的代码片段，它定义了一个被接受的公差1e-4，并将奇异值分解应用于矩阵'A‘。#PythonU,Sa,V=np.linalg.svd(A)由此得到的奇异值对角线矩阵&#
浏览 2提问于2020-04-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用np.linalg.eig方法实现奇异值分解，用于图像压缩任务。我们不允许直接使用np.linalg.svd方法。下面是我的svd方法： def svd(A): evals2, V = LA.eig(A.T @ A) sigma = np.array(list(map(math.sqrt, evals)))
return U, sigma, V.T 但是当我尝
浏览 31提问于2019-10-05得票数 0
1回答
我需要计算矩阵的第一个奇异值和相应的左右特征向量。在Python中有没有一种方法可以避免计算矩阵的全奇异值分解来提取它的最大奇异值？
浏览 13提问于2020-03-19得票数 0
1回答
Python中的SVD图像重建
、、、、
我正在尝试对这个图像进行奇异值分解： 📷 取前10个值。我有这样的代码： from PIL import Imageimg = np.mean(img, 2)U,s,V = np.linalg.svd(img)
recon_img = U @ s[1:10] @ V 但是当我运行它时，它抛出了这个错误： ValueError: matmul: Input operand(size
浏览 10提问于2020-07-10得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
