特異値分解
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* 特異値分解 (singular value decomposition; SVD) [#i03f3b...
任意の線形変換を「回転・軸ごとのスケーリング・回転」とい...
具体的には \(n\times m\) の行列 \(A\) を
\[A=U\Lambda V^\top\]
と分解．UとVはそれぞれ，\(n \times n\)と\(m \times m\)の...
\(\Lambda\) は行列\(A\) の特異値を降順に並べ，それを対角...
> -- しましま, こびとさん
**関連項目 [#i672f399]
//関連する%項目%をリストしてください．
-[[singular value decomposition]]
-[[SVD]]
#br
-[[行列]]
-[[多変量解析]]
-[[固有値]]
-[[BLAS]]
#br
-[[検索:特異値分解 SVD]]
**リンク集 [#d51b027b]
-[[NumericalRecipes:c2-6]] Singular Value Decomposition
-[[Introduction to the Singular Value Decomposition>http:...
#br
-[[MathWorld:SingularValueDecomposition]]
-[[Wikipedia:Singular_value_decomposition]]
-[[Wikipedia.jp:特異値分解]]
**関連文献 [#v2b3167f]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 14.5.1章
-[[Book/Principles of Data Mining]] 14.3.3章
終了行:
* 特異値分解 (singular value decomposition; SVD) [#i03f3b...
任意の線形変換を「回転・軸ごとのスケーリング・回転」とい...
具体的には \(n\times m\) の行列 \(A\) を
\[A=U\Lambda V^\top\]
と分解．UとVはそれぞれ，\(n \times n\)と\(m \times m\)の...
\(\Lambda\) は行列\(A\) の特異値を降順に並べ，それを対角...
> -- しましま, こびとさん
**関連項目 [#i672f399]
//関連する%項目%をリストしてください．
-[[singular value decomposition]]
-[[SVD]]
#br
-[[行列]]
-[[多変量解析]]
-[[固有値]]
-[[BLAS]]
#br
-[[検索:特異値分解 SVD]]
**リンク集 [#d51b027b]
-[[NumericalRecipes:c2-6]] Singular Value Decomposition
-[[Introduction to the Singular Value Decomposition>http:...
#br
-[[MathWorld:SingularValueDecomposition]]
-[[Wikipedia:Singular_value_decomposition]]
-[[Wikipedia.jp:特異値分解]]
**関連文献 [#v2b3167f]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 14.5.1章
-[[Book/Principles of Data Mining]] 14.3.3章
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![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
