SVD分解为什么是最好的？QR分解和SVD比较？LU呢？SVD并行算法可行么 鉴于矩阵的奇异值分解SVD在工程领域的广泛应用（如数据压缩、噪声去除、数值分析等等，包括在NLP领域的潜在语义索引LSI核心操作也是SVD），今天就详细介绍一种SVD的实现方法-Jacobi旋转法。跟其它SVD算法相比，Jacobi法精度高，虽然速度慢，但容易并行实现。基于双边Jacobi旋转的奇异值分解算法V是A的右奇异向量，也是的特征向量；U是A的左奇异向量，也是的特征向量。特别地，当A是对称矩阵的时候，=，即U=V，U的列向量不仅是的特征向量，也是A的特征向量。这一点在主成分分析中会用到。对于正定的对称矩阵，奇异值等于特征值，奇异向量等于特征向量。U、V都是正交矩阵，满足矩阵的转置即为矩阵的逆。双边Jacobi方法本来是用来求解对称矩阵的特征值和特征向量的，由于就是对称矩阵，求出的特征向量就求出了A的右奇异值，的特征值开方后就是A的奇异值。
奇异值的物理意义是什么？ 矩阵的奇异值是一个数学意义上的概念，一般是由奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD分解…
主成分分析pca和数据矩阵的奇异值分解svd等价吗 基于双边Jacobi旋转的奇异值分解算法 V是A的右奇异向量，也是的特征向量；U是A的左奇异向量，也是的特征向量。特别地，当A是对称矩阵的时候，=，即U=V，U的列向量不仅是的特征向量，也是A的特征向量。这一点在主成分分析中会用到。
