tiktok 矩阵svd分解，singularvalue是特征值么
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singularvalue是特征值么
奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)：是将矩阵分解成为特征值和特征向量的另一种方法，通过奇异值分解，可以将矩阵分解为奇异向量(singularvector)和奇异值(singularvalue)。通过奇异值分解，我们可以得到一些与特征分解相同类型的信息。而且，奇异值分解的应用非常广泛，如推荐系统、图片压缩等。每一个实数矩阵都有一个奇异值分解，但不一定有特征分解。非方阵的矩阵没有特征分解，此时我们只能使用奇异值分解。
奇异值分解，可以将矩阵A分成三个矩阵的乘积：
假设A是一个m×n的矩阵，那么U是一个m×m的矩阵，D是一个m×n的矩阵，V是一个n×n的矩阵。其中，矩阵U和V都是正交矩阵，而矩阵D是对角矩阵。矩阵D不一定是方阵。
对角矩阵D对角线上的元素就是矩阵A的奇异值(singularvalue)。矩阵U的列向量是左奇异向量(leftsingularvector)，矩阵V的列向量是右奇异向量(rightsingularvector)。
计算机svd是什么意思
奇异值分解(sigularvaluedecomposition,SVD)是一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR分解（QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵。）法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同者，原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。
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