나는 클라우드의 포인트가 있으며 가장 적합한 라인이 필요합니다. JAMA를 사용하고 있지만 왜 작동하지 않는지 모르겠습니다. 아마 그것이 작동하는 방법을 모르는 나다. 나는 Nx3 Matrix (JAMA svd가 지원하는 것)를 가지고 있으며 Svd에서 올바른 Matrix V를 얻습니다. 내가 필요한 벡터는 가장 큰 특이 값에 해당하는 오른쪽 단일 벡터 (
이것은 약간 어리석은 질문 일 수 있습니다. 또한이 문제에 접근하는 가장 좋은 방법에 대해 오해했을 수도 있지만 본질적으로 다음과 같이하고 싶습니다. 다음 행렬을 함께 사용하여 결과 -0.8. 그러나 JAMA 함수를 사용하여이 작업을 수행하는 것이 이상적입니다. 지금까지 나는 다음과 같은 가지고 내가 거의 같아,이에 어떤 도움이 정말 감사하겠습니다 // C
저는 LSA를 찾기 위해 jama 패키지를 사용하고 있습니다. 나는 차원을 줄이라는 말을 들었고, 따라서이 경우 3으로 줄이고 행렬을 재구성합니다. 그러나 얻어진 매트릭스 나 시스템 을 heres 코드에 준 것과는 매우 다르다 a = new Matrix(termdoc); // get the matrix here
a = a.transpose() ;
나는 jama을 사용하여 SVD를 계산합니다. 그것은 아주 잘 작동합니다. 내가 정사각형 매트릭스를 통과하면. 예를 들어 2x2 또는 3x3 등 매트릭스. 하지만이 2x3 또는 4x8과 같은 것을 전달하면 오류가 발생합니다. 나는 그들의 모든 모범을 사용했다. 그들은 일을 수행하는 다른 생성자를 가지고있다. 또한 내 두 번째 질문은, I는 3 × 3 행렬을
Linux의 코드에서 Jama 패키지를 사용하려고합니다. Main 클래스에서 Matrix 클래스를 사용하려고합니다. 내가 어떤 IDE를 사용하고 있지 않다 import Jama.*;
class Main {
public static void main(String[] args) {
Matrix A = new Matrix(3,5);
나는 duffymo가 분명하지 않다고 말했다. 그래서 여기에 다시 올릴 예정이다. SVD 계산을 위해 Jama API를 사용하고 있습니다. 나는 자마와 SVD에 대해 잘 알고 있습니다. 열이 행 이상인 경우 Jama가 작동하지 않습니다. 나는이 상황에 처해있다. 어떻게해야합니까 ?? 어떤 도움? 잘못된 결과가 나올 수 있으므로 매트릭스를 조 변경 할 수 없
나는 Jama Matrix과 일하고있다. 나는 그것을 LSI에 사용했다. 그것은 모두 잘 작동합니다. 그러나, 내가 8000x8000과 같은 거대한 행렬을 통과 할 때 그것은 내 전체 시스템을 죽인다. 나는 단순히 SVD를 호출하여 행렬 크기를 줄이고 합산한다. 다른 건 없어! 아이디어가 있으십니까? 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? core2du 램