SVD奇异值分解代码高精度矩阵降维工具
SVD 的奇异值分解代码，是矩阵时顺手的一个工具。稳定、高精度，哪怕矩阵数据不太规整，也能稳稳地分解出来。适合图像压缩、模式识别、机器学习那一挂的需求，效果蛮不错的。
SVD 分解的代码比较扎实，逻辑清晰，跑起来效率也挺高。你要做矩阵降维，或者特征提取，这套代码可以省你不少事。不用手撸算法逻辑，直接拿来用也挺方便的。
如果你对并行加速感兴趣，CUDA 实现的版本也挺香的，速度可观。还有一个图像相关的应用案例，用 SVD 搞图像相似度匹配，对做图像识别的同学来说还挺实用的。
代码层面，推荐先过一遍这个 C 实现：svd 分解（利用 C 实现），结构比较基础但也清楚。要追求更高精度的，还可以看看MPFR 高精度计算库，在数学计算里吃香。
使用时注意一下数值稳定性问题，有时候矩阵接近奇异会让结果发散。嗯，还有，大矩阵分解时别忘了做下预，效果会更稳。
如果你在搞图像压缩、模式识别、数据降维之类的项目，这份代码你可以收藏起来，说不定哪天就用上了。
文件大小：754.25KB
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