支持向量数据描述，英文名称是supportvectordatadescription，简称 SVDD。SVDD是一种重要的数据描述方法,它能够对目标数据集进行超球形描述,并可用于异类点检测或分类.在现实生活中目标数据集通常包含多个样本类,且需要同时对每一个样本类进行超球形描述。...

奇异值分解是有着很明显的物理意义，将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性，让机器学会抽取重要的特征，SVD是一个重要的方法。所以SVD不仅是一个数学问题，在工程应用方面很多地方都有其身影，如PCA，推荐系统、任意矩阵的满秩分解。1、特征值如果说一个向量v是方阵A的特...

作者：桂。时间：2017-04-03 19:41:26链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6661230.html 【读书笔记10】前言广义逆矩阵可以借助SVD进行求解，这在上一篇文章已经分析。本文主要对SVD进行梳理，主要包括：　　1）特征向量意义；　　2...

  降维（DimensionalityReduction）是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或...

2012-04-1017:38 45524人阅读 评论(18) 收藏 举报 分类： 数学之美版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是因为SVD可以说是LS...

2）奇异值：   下面谈谈奇异值分解。特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵，比如说有N个学生，每个学生有M科成绩，这样形成的一个N*M的矩阵就不可能是方阵，我们怎样才能描述这样普通的矩阵呢的重要特征呢？奇异值分解可...

>>X=rand(5,7)X=0.97970.13650.66140.58280.22590.20910.56780.27140.01180.28440.42350.57980.37980.79420.25230.89390.46920.51550.76040.78330.05920.87570.19910...

>>s=rand(5,7)s=0.4186 0.8381 0.50280.19340.69790.49660.66020.8462 0.0196 0.70950.68220.37840.89980.34200.5252 0.6813 0.42890...

凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/2.1最优方向法(MethodofOptimalDirections,MOD)2.2标准正交基联合(UnionsofOrthonormalBases,UOB)2.3K-SVDK-means&K-SVD原理最优方向法（M...

原帖地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html     在摄影测量和计算机视觉中，考虑最优解问题时，经常要用到SVD分解。奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是一种...

一，引言　　我们知道，在实际生活中，采集到的数据大部分信息都是无用的噪声和冗余信息，那么，我们如何才能剔除掉这些噪声和无用的信息，只保留包含绝大部分重要信息的数据特征呢？　　除了上次降到的PCA方法，本次介绍另外一种方法，即SVD。SVD可以用于简化数据，提取出数据的重要特征，而剔除掉数据中的噪声和冗余信息。SVD在现...