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ee.Image.matrixSingularValueDecomposition
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将输入矩阵的奇异值分解计算为 U×S×V'，其中 U 和 V 是正交的，S 是对角矩阵。返回具有名为“U”“S”和“V”的波段的图片。
| 用法 | 返回 |
|---|
Image.matrixSingularValueDecomposition() | 图片 |
| 参数 | 类型 | 详细信息 |
|---|
此：image | 图片 | 待分解的二维矩阵的图片。 |
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最后更新时间 (UTC)：2025-07-26。
[null,null,["最后更新时间 (UTC)：2025-07-26。"],[[["\u003cp\u003eThis operation calculates the Singular Value Decomposition (SVD) of a 2-D matrix image, breaking it down into three components: U, S, and V'.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe result is a new image containing bands named 'U', 'S', and 'V', representing the orthogonal matrices U and V, and the diagonal matrix S, respectively.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSVD is a factorization method used in linear algebra to decompose a matrix into its constituent parts.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Image.matrixSingularValueDecomposition\n\nCalculates the Singular Value Decomposition of the input matrix into U×S×V', such that U and V are orthogonal and S is diagonal. Returns an image with bands named 'U', 'S' and 'V'.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------|---------|\n| Image.matrixSingularValueDecomposition`()` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|-------|-----------------------------------------|\n| this: `image` | Image | Image of 2-D matrices to be decomposed. |"]]
