Câu hỏi được gắn thẻ «svd»

Tôi đang cố gắng làm SVD bằng tay: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Nhưng dòng cuối cùng không quay trở mlại. Tại sao? Nó dường như có liên quan đến các dấu hiệu của những người bản địa này ... Hay tôi đã hiểu sai quy …

9 r  svd  eigenvalues 

Câu hỏi của tôi nói chung là về Phân tách giá trị số đơn (SVD), và đặc biệt là về lập chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSI). Nói rằng, tôi có có tần số 5 từ cho 7 tài liệu.Aword×do c u m e n tAword×document A_{word \times document} …

9 r  svd  natural-language  latent-semantic-indexing 

Trong bài báo gốc của pLSA , tác giả, Thomas Hoffman, đã vẽ song song giữa các cấu trúc dữ liệu pLSA và LSA mà tôi muốn thảo luận với bạn. Lý lịch: Lấy cảm hứng từ Truy xuất thông tin, giả sử chúng ta có một bộ tài liệu …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Tôi không hiểu tại sao việc giảm kích thước lại quan trọng. Lợi ích của việc lấy một số dữ liệu và giảm kích thước của chúng là gì?

9 dimensionality-reduction  svd 

Tôi đã thực hiện cả phân tách SVD và chia tỷ lệ đa chiều của ma trận dữ liệu 6 chiều, để hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu. Thật không may, tất cả các giá trị số ít đều theo cùng một thứ tự, ngụ ý rằng …

9 pca  interpretation  dimensionality-reduction  svd 

Giả sử tôi có thể biết SVD của một số ma trận :X = U S V TXXXX= USVTX=USVTX = USV^T Nếu tôi có ma trận trực giao (nghĩa là là hình vuông và có các cột trực giao), thì SVD của làA X AMộtAAMộtAAXMộtXAXA XA = USWTXA=USWTXA = USW^T …

8 pca  svd  matrix-decomposition 

Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Giả sử tôi có ma trận dữ liệu trung tâm với SVD A = U \ Sigma V ^ {T} .n×mn×mn \times mAAAA=UΣVTA=UΣVTA = U \Sigma V^{T} Ví dụ: m=50m=50m=50 cột (số đo) là phổ với n=100n=100n=100 tần số khác nhau. Ma trận được căn giữa để các hàng của …

8 pca  smoothing  svd 

Tôi đã thấy công thức này trong sách giáo khoa: bình phương Frobenius bình phương của ma trận gốc trừ đi SVD bị cắt ngắn của nó (có thể được xem là lỗi xấp xỉ) bằng tổng các giá trị số bình phương.XX\mathbf XXkXk\mathbf X_k Tại sao vậy? Làm thế …

7 svd  approximation