SVD 代码教程

奇异值分解（SVD）是线性代数中的一个重要工具，在机器学习和数据科学中有着广泛的应用。以下是一个简单的 SVD 代码示例，帮助您理解 SVD 的基本原理和应用。

Python 示例

import numpy as np

# 创建一个矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用 numpy 的 svd 函数进行奇异值分解
U, S, VT = np.linalg.svd(A)

print("U:")
print(U)
print("\nS:")
print(S)
print("\nVT:")
print(VT)

解释

• U 和 VT 是正交矩阵，它们包含了原始矩阵 A 的特征向量。
• S 是一个对角矩阵，包含了 A 的奇异值。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 SVD 的知识，可以阅读以下教程：

• SVD 教程

```python
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<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/svd_code_example/" alt="SVD 代码示例"/></center>