svd

SVD（奇异值分解）是一种在线性代数中常用的矩阵分解方法。它将一个给定的m×n矩阵A分解为三个矩阵U、Σ和V的乘积，其中U是m×m的左奇异向量矩阵，Σ是m×n的对角矩阵，V是n×n的右奇异向量矩阵。这种分解可以用于降维、数据压缩、推荐系统等领域。 简单来说，SVD就是将一个复杂的矩阵分解成几个简单的矩阵，以便于我们更好地理解和处理数据。它是一个非常有用的工具，在许多领域都有广泛的应用。😊