svd 分解详细证明
这个证明的本质就是 构造U 矩阵,通过证明可知，奇异值是唯一的，但是U,V不唯一
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一.引言 SVD分解在数学和应用领域都有广泛的应用,以下是一些SVD分解的主要作用: 1.数据降维:SVD分解可以将高维数据降低到低维表示.通过只保留最重要的奇异值和对应的奇异向量,可以减少数据的维度 ...
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