矩阵分解是机器学习中常用的一种技术,它可以将高维的矩阵分解为低维的矩阵,从而降低计算复杂度,提高计算效率。以下是关于矩阵分解的一些基本教程内容。

矩阵分解的基本概念

矩阵分解是将一个矩阵表示为两个或多个矩阵的乘积的过程。常见的矩阵分解方法有:

  • 奇异值分解(SVD)
  • 主成分分析(PCA)
  • 非负矩阵分解(NMF)

奇异值分解(SVD)

奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积:一个正交矩阵、一个对角矩阵和一个正交矩阵的转置。

SVD的应用

  • 数据降维
  • 去噪
  • 信号处理

非负矩阵分解(NMF)

非负矩阵分解是一种将矩阵分解为两个非负矩阵的乘积的方法。

NMF的应用

  • 文本挖掘
  • 图像处理

学习资源

想要深入了解矩阵分解,可以参考以下资源:

SVD 图解

NMF 图解