奇异值分解

奇异值分解

矩阵对角化只适用于方阵,如果不是方阵也可以进行类似的分解,这就是奇异值分解,简称SVD。假设A是一个m x n的矩阵,则存在如下分解:

其中U为m x m的正交矩阵,其列称为矩阵A的左奇异向量;

为m x n的对角矩阵,除了主对角线

以外,其他元素都是0;V为n x n的正交矩阵,其行称为矩阵A的右奇异向量。

U的列为AAT的特征向量,V的列为AT A的特征向量。

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