学习总结

一、三角分解（LU分解）

1.1 高斯消元

1.2 LU分解原理

1.3 LU分解python代码

1.4 LU分解算法

二、QR分解

2.1 Schmid 正交化

2.2 使用 Schmid 施密特正交化过程求 QR 分解

2.3 QR分解的栗子

三、SVD分解

3.1 SVD定义

Singular Value Decomposition。
SVD是一种基于矩阵分解的，提取信息的强大工具，能够发现数据中的潜在模式。应用领域比如：

• 隐性语义分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隐性语义索引 (Latent Semantic Indexing, LSI)；
• 推荐系统 (Recommender system)，可以说是最有价值的应用点（不过现在推荐系统很多都是基于深度学习模型）；
• 矩阵形式数据（主要是图像数据）的压缩。

3.2 SVD基本理论

（1）线性变换

以2×2的线性变换矩阵为例，现在有一个对角矩阵
M = [ 3 0 0 1 ] M=\left[\begin{array}{ll}3 & 0 \\ 0 & 1\end{array}\right] M=[30​01​]

对角矩阵M是将二维平面上的点（x，y）经过线性变换到另一个点的变换矩阵（变换效果：平面沿着x水平方向进行3倍拉伸，垂直方向没变化）： [ 3 0 0 1 ] [ x y ] = [ 3 x y ] \left[\begin{array}{ll} 3 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} x \\ y \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} 3 x \\ y \end{array}\right] [30​01​][xy​]=[3xy​]

（2）SVD推导（略）

从几何角度理解二维SVD：借助SVD可将一个相互垂直的网络（orthogonal grid）变换到另一个互相垂直的网络。

实际应用中，我们仅需保留着三个比较小的矩阵，就能表示A，不仅节省存储量，在计算的时候更是减少了计算量。SVD在信息检索（隐性语义索引）、图像压缩、推荐系统、金融等领域都有应用。

（3）SVD栗子

其中正交矩阵的特征值和特征向量的求解可以复习线性代数。

四、SVD图像压缩

（1）下载cv2：pip install opencv-python。

（2）其中np.linalg.svd(a, full_matrices=1, compute_uv=1)函数：

• input参数：

  • a是一个形如(M,N)矩阵
  • full_matrices的取值是为0或者1，默认值为1，这时u的大小为(M,M)，v的大小为(N,N) 。否则u的大小为(M,K)，v的大小为(K,N) ，K=min(M,N)。
  • compute_uv的取值是为0或者1，默认值为1，表示计算u,s,v。为0的时候只计算s。

• output参数（三个）：

  • u大小为(M,M)，s大小为(M,N)，v大小为(N,N)。
  • A = usv
  • 其中s是对矩阵a的奇异值分解。s除了对角元素不为0，其他元素都为0，并且对角元素从大到小排列。s中有n个奇异值，一般排在后面的比较接近0，所以仅保留比较大的r个奇异值。

（3）numpy.stack函数：将多个数组进行堆叠，按照指定的维度，可参考博客。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Dec 11 23:14:35 2021

@author: 86493
"""
import cv2
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#转为u8类型
def restore1(u, sigma, v, k):
    
    m = len(u)
    n = len(v)
    a = np.zeros((m, n))
    a = np.dot(u[:, :k], np.diag(sigma[:k])).dot(v[:k, :])
    # s1 =  np.size(u[:, :k])
    # s1+= np.size(np.diag(sigma[:k]))
    # s1+= np.size(np.diag(v[:k, :]))
    # s2 = np.size(a)
    # print("压缩率：",s1/s2)
    a[a < 0] = 0
    a[a > 255] = 255
    return np.rint(a).astype('uint8')

def SVD(frame,K=10):
    a = np.array(frame)
    #由于是彩色图像，所以3通道。a的最内层数组为三个数，分别表示RGB，用来表示一个像素
    u_r, sigma_r, v_r = np.linalg.svd(a[:, :, 0])
    u_g, sigma_g, v_g = np.linalg.svd(a[:, :, 1])
    u_b, sigma_b, v_b = np.linalg.svd(a[:, :, 2])

    
    R = restore1(u_r, sigma_r, v_r, K)
    G = restore1(u_g, sigma_g, v_g, K)
    B = restore1(u_b, sigma_b, v_b, K)
    I = np.stack((R, G, B), axis = 2)
    return I
      

if __name__ == "__main__":
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    # frame = cv2.imread("./liuyifei.bmp",-1)
    frame = cv2.imread("pig.jpg",-1)
    I = SVD(frame,40)
    plt.imshow(I)
    cv2.imwrite("out.bmp",I)

原图为：

图像压缩后的图为：

五、SVD手写体识别

Reference

（1）SVD-矩阵奇异值分解 —— 原理与几何意义
（2）SVD应用于图像压缩 Python代码测试
（3）https://www.zhihu.com/question/277311874
（4）矩阵的SVD分解（应用之一：手写数字识别）
（5）浅谈SVD原理以及python实现小demo
（6）SVD（奇异值分解）Python实现（原理清晰）