简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

一、SVD奇异值分解的定义
    假设M是一个的矩阵，如果存在一个分解：

其中的酉矩阵，的半正定对角矩阵，的共轭转置矩阵，且为的酉矩阵。这样的分解称为M的奇异值分解，对角线上的元素称为奇异值，称为左奇异矩阵，称为右奇异矩阵。
二、SVD奇异值分解与特征值分解的关系

特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征。然而，特征值分解只适用于方阵，而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵，不一定是方阵。

这里，是方阵，为单位矩阵，的特征向量，的特征向量。的特征值为M的奇异值的平方。
三、SVD奇异值分解的作用和意义
    奇异值分解最大的作用就是数据的降维，当然，还有其他很多的作用，这里主要讨论数据的降维，对于的矩阵m，进行奇异值分解

取其前r个非零奇异值，可以还原原来的矩阵M，即前R个非零奇异值对应的奇异向量代表了M矩阵的主要特征。可以表示为

五、实验的仿真
    我们在手写体上做实验，原始矩阵为

原始矩阵
对应的图像为

对应图像
经过SVD分解后的奇异值矩阵为

部分奇异值矩阵
取前14个非零奇异值

前14个非零奇异值
还原原始矩阵B，还原后的图像为

还原后的图像
对比图像

对比图像
MATLAB代码
[plain] view plain copy
%% 测试奇异值分解过程  
load data.mat;%该文件是做好的一个手写体的图片  
B = zeros(28,28);%将行向量重新转换成原始的图片  
  数据分析师培训
for i = 1:28  
    j = 28*(i-1) 1;  
    B(i,:) = A(1,j:j 27);  
end  
 
%进行奇异值分解  
[U S V] = svd(B);  
 
%选取前面14个非零奇异值  
for i = 1:14  
    for j = 1:14  
        S_1(i,j) = S(i,j);  
    end  
end  
 
%左奇异矩阵  
for i = 1:28  
    for j = 1:14  
        U_1(i,j) = U(i,j);  
    end  
end  
 
%右奇异矩阵  
for i = 1:28  
    for j = 1:14  
        V_1(i,j) = V(i,j);  
    end  
end  
 
B_1 = U_1*S_1*V_1';  
 
%同时输出两个图片  
subplot(121);imshow(B);  
subplot(122);imshow(B_1);