介绍 奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种非常重要的矩阵分解方法，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。SVD在多个领域有广泛的应用，例如图像处理、推荐系统、自然语言处理等。本文将介绍SVD的原理与几何意义，并探讨其在不同应用领域中的具体应用。 原理 SVD的原理是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，即A = UΣV^T。其中，A是一个m×n的矩阵，U是一个m×m的正交矩阵，Σ是一个m×n的对角矩阵，V^T是一个n×n的正交矩阵。Σ的对角线上的元素