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奇异值分解(SVD)简介及其在图片压缩中的示例

奇异值分解(SVD)是一种用于矩阵分解的方法。它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,分别是左奇异向量矩阵、右奇异向量矩阵和奇异值矩阵。SVD在数据降维、信号处理、推荐系统等领域广泛应用。通过SVD,我们可以将高维数据降低到低维空间,从而提取出数

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