快速 SVD 和 PCA:快速截断 SVD 和 PCA 矩形矩阵-matlab开发

时间:2021-06-01 09:44:27
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文件名称:快速 SVD 和 PCA:快速截断 SVD 和 PCA 矩形矩阵-matlab开发
文件大小:4KB
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更新时间:2021-06-01 09:44:27
matlab 与使用 Matlab svd 和 svds 函数处理矩形矩阵相比,截断奇异值分解 (SVD) 和主成分分析 (PCA) 快得多。 对于长矩阵或细矩阵,svdecon 是 svd(X,'econ') 的更快替代方法。 对于其中 k << size(X,1) 和 size(X,2) 的密集长矩阵或薄矩阵,svdsecon 是 svds(X,k) 的更快替代方法。 还实现了两个 svd 函数的 PCA 版本。 --- 函数 [U,S,V] = svdecon(X) 函数 [U,S,V] = svdecon(X,k) 输入: X : mxn 矩阵k :获取前 k 个奇异值(如果未给出 k,则 k = min(m,n)) 输出: X = U*S*V' 你:mxk S : kxk V : nxk 描述: svdecon(X) 等价于 svd(X,'econ') svdecon(X,k) 等价
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