矩阵分解
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非负矩阵分解算法价值探讨
非负矩阵分解方向的文章具有一定参考价值，推荐有兴趣的读者阅读学习。
算法与数据结构
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2024-05-20
非奇异矩阵上-海森堡矩阵分解Matlab代码
这段Matlab代码用于对非奇异矩阵进行上-海森堡矩阵分解，虽然计算量较大约为n^3级别，但仍能完成分解任务。
Matlab
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2024-08-19
Cholesky分解应用于矩阵逆求解基于下三角Cholesky分解方法，计算矩阵X的逆矩阵
为了求解矩阵X的逆矩阵，可以利用其下三角Cholesky分解LL'。根据Aravindh Krishnamoorthy和Deepak Menon在论文arXiv：1111.4144中的研究，详细探讨了使用Cholesky分解的方法来求解矩阵逆的过程。
Matlab
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2024-09-27
矩阵的乔累斯基分解及MATLAB应用
假设矩阵A是一个对称正定的n阶矩阵，那么它可以被分解为LL'，其中L是一个上三角矩阵。这种分解被称为乔累斯基分解。在MATLAB中，乔累斯基分解可以通过chol函数实现。
Matlab
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2024-10-01
对矩阵A的前行进行QR分解和奇异值分解Matlab教程
在这个教程中，我们将对矩阵A的前4行进行QR分解和奇异值分解。接着，我们计算矩阵A的特征根和对应的特征向量，以确定矩阵A是否可对角化。最后，我们计算矩阵A的指数、开平方和余弦值，并且计算每个元素的指数、开平方和余弦值（单位为度）。这些步骤将帮助您深入理解矩阵A在数学上的各种运算。
Matlab
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2024-07-18
对矩阵A的部分行进行QR分解和奇异值分解——matlab教材
4．对矩阵A的部分行进行QR分解和奇异值分解，矩阵A与第1题相同。 5．计算矩阵A的特征值和对应的特征向量，判断其是否可对角化，矩阵A与第1题相同。 6．计算矩阵A的指数、平方根和余弦值，矩阵A与第1题相同。 7．计算矩阵A每个元素的指数、平方根和余弦值（单位为度），矩阵A与第1题相同。如何计算矩阵的余弦？
Matlab
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2024-07-16
MATLAB学习资源矩阵的乔累斯基分解详解
对于任意给定的n阶对称正定矩阵A，乔累斯基分解是其LL'形式的唯一分解形式。MATLAB中，可以利用chol函数实现这一分解。
Matlab
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2024-07-23
Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿
Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿包括非负矩阵分解的讲义和相关程序截图。
Matlab
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2024-09-26
高光谱解混的非负矩阵分解Matlab程序
该Matlab程序利用非负矩阵分解技术，对高光谱数据进行解混操作，适用于图形图像处理领域。
Matlab
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2024-05-25
matlab矩阵分解算法在IPTV推荐系统中的应用
数字电视服务提供了大量电视频道，涵盖多样内容以满足不同用户的需求。在用户不确定观看偏好时，推荐系统的个性化推荐尤为重要。本研究探讨了两种协同过滤推荐算法——加权斜率一和矩阵分解在IPTV推荐中的应用。实验结果显示，矩阵分解算法在真实数据集上表现优异，适合在大规模环境中构建高效推荐系统。
Matlab
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2024-08-01