一个可分解上万阶稀疏矩阵的svd算法
上传时间： 2013-12-29
上传用户：李梦晗
求矩阵奇异分解svd算法，共计4种实现方式，
上传时间： 2015-03-31
上传用户：1101055045
矩阵奇异分解(svd)最新c++版本，性能更稳定
上传时间： 2013-12-28
上传用户：王楚楚
基于svd的主量提取的人脸识别的matlab源码
上传时间： 2015-04-25
上传用户：gaome
利用奇异值法（svd）对载入数据进行主成分分析，源代码
上传时间： 2013-12-09
上传用户：yuzsu
利用一般最小二乘法和svd-TLS方法 进行AR参数估计和正弦波频率估计
上传时间： 2014-01-02
上传用户：hongmo
给出了利用svd求解方程组的代码，结果的有效性在主函数中得到验证
上传时间： 2015-11-21
上传用户：baitouyu
fortran的svd（经验正交函数分解子程序），适合地学数据处理。
上传时间： 2013-11-29
上传用户：frank1234
libmyssvd, svd开发包.自然语言处理中，进行LSI的必备包，有任何问题可以访问其官方网站或直接和作者联系。
上传时间： 2014-01-23
上传用户：ruixue198909
％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,svd) 是另一种正交矩阵分解法；svd是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用svd分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分解的矩阵或者严重病态矩阵的线性方程都能很好的得到解
标签： decomposition svd sigular value
上传时间： 2013-12-14
上传用户：大融融rr
