使用matlab中的SVD技术进行特征缩减

2024-03-03 16:08

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本文主要是介绍使用matlab中的SVD技术进行特征缩减，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

http://www.zdh1909.com/html/matlab/10115.html

使用SVD技术的过程是：
（1）对给定集进行奇异值分解，得到奇异矩阵S。
（2）将奇异值居矩阵S中最小的几个值置为0，并将U和V中对应的行和列都置为0；
（3）得到经过特征缩减的新数据集X'=USV。

[U,S,V] = SVD(X) 该函数产生一个对角矩阵S，S的维数与矩阵X的维数一致，S中的非负元素按降序排列。

伴生矩阵U V， X = U*S*V'

例 X= [ 1 2 ; 3 4 ; 5 6 ; 7 8] ; % 4*2维矩阵

[u,s,v ] = svd(X);

则 u 4*4维 s 4*2 维 v 2*2 维向量

这篇关于使用matlab中的SVD技术进行特征缩减的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/770155。 23002807@qq.com

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使用matlab中的SVD技术进行特征缩减

http://www.zdh1909.com/html/matlab/10115.html

使用SVD技术的过程是： （1）对给定集进行奇异值分解，得到奇异矩阵S。 （2）将奇异值居矩阵S中最小的几个值置为0，并将U和V中对应的行和列都置为0； （3）得到经过特征缩减的新数据集X'=U*S*V。

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（1）对给定集进行奇异值分解，得到奇异矩阵S。
（2）将奇异值居矩阵S中最小的几个值置为0，并将U和V中对应的行和列都置为0；
（3）得到经过特征缩减的新数据集X'=USV。