在Matlab中进行奇异值分解

Question

可能的重复:
MATLAB中的高效低秩适应

我试图在matlab中为尺寸为7468 x 1193的矩阵进行SVD​​.令人惊讶的是,它需要很长时间 - 我认为这是一个相对较小的Matlab/SVD矩阵.在matlab中是否有更好的SVD实现可以解决这种大小的矩阵？我真的不需要U和V中的所有奇异向量,但是它们相对较少(比如50左右).

Answer 1

是的,可以在matlab中使用svds(s最后使用):

k=50;
[U,S,V]=svds(A,k);