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A = 34 56 78 91 >> [U,S,V]=svd(A)
K-SVD 源代码
K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数，经过不断的迭代从而得到优化的解。
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[16,2,3,13; 5,11,10,8; 9,7,6,12; 4,14,15,1]; [L, A1, M]=svd(A) cond(A)
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[16,2,3,13; 5,11,10,8; 9,7,6,12; 4,14,15,1]; [L, A1, M]=svd(A) cond(A)
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%SVD Dataset overload
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[16,2,3,13; 5,11,10,8; 9,7,6,12; 4,14,15,1]; [L, A1, M]=svd(A) cond(A)
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例6- 43 求矩阵的奇异值分解。 解：在命令窗口中输入如下命令，并按Enter键确认。 >> X=[7 8 9;4 5 6;1 2 3] X = 7 8 9 4 5 6 1 …
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例6- 43 求矩阵的奇异值分解。 解：在命令窗口中输入如下命令，并按Enter键确认。 >> X=[7 8 9;4 5 6;1 2 3] X = 7 8 9 4 5 6 1 …
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%SVD Dataset overload
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[16,2,3,13; 5,11,10,8; 9,7,6,12; 4,14,15,1]; [L, A1, M]=svd(A) cond(A)
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[16,2,3,13; 5,11,10,8; 9,7,6,12; 4,14,15,1]; [L, A1, M]=svd(A) cond(A)