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设A是一个维度为 m×n 的矩阵，表示原始数据集。

QR分解产生：[Q, R] = qr (A)

  • R相同维度的上三角矩阵A

  • 酉矩阵Q

以便A = Q*R

如果[m, n] = size (A)，那么

Q是m-by-m和

R是m-by-n

如何使用 QR-Decomposition 来减少维度（减少列数或特征数）A？

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通常，对于降秩，您应该更喜欢使用奇异值分解，除非您知道原始矩阵确实是秩不足的。这是因为 svd 对奇异值进行排序，而 QR 分解没有。

尽管如此，我建议您尝试一个简单的示例。如果矩阵 A 是 mxn，秩为 p

于 2017-02-16T06:19:10.793 回答