【机器学习系列】SVD奇异值分解（python代码）

说明

NumPy有一个称为linalg的线性代数工具箱。本文主要介绍如何使用该工具箱实现矩阵的SVD处理。

参考

《机器学习实战》P255

代码

#coding:utf-8

from numpy import *

def loadData():
    return [[1,1,1,0,0],
             [2,2,2,0,0],
             [3,3,3,0,0],
             [5,5,3,2,2],
             [0,0,0,3,3],
             [0,0,0,6,6]]

data=loadData()

u,sigma,vt=linalg.svd(data)

print sigma

sig3=mat([[sigma[0],0,0],
      [0,sigma[1],0],
      [0,0,sigma[2]]])

print u[:,:3]*sig3*vt[:3,:]