奇异值分解(SVD)是一种强大而普遍的矩阵分解工具,但其解释往往缺乏直观性。我的目标是在正式定义之前尽可能简单地解释SVD。

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奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。
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