고차원 데이터 세트를 2 차원으로 축소하려고합니다. 그러나 전 데이터 세트 전체에 액세스 할 수는 없습니다. 그래서, N 차원 벡터를 취하여 2 차원 벡터를 반환하는 함수를 생성하고 싶습니다. 즉, N 차원 공간에서 가까운 벡터에주는 경우, 결과는 2 차원으로 가깝습니다. 공간. SVD가 내가 필요한 대답이라고 생각했지만 제대로 작동하지 않습니다. 간단히하
Pagerank은 일련의 페이지와 각각의 내부 및 외부 링크로 형성된 지향 에지의 노드 그래프에서 작동합니다. 따라서 특정 페이지의 순위는 광범위하게 노드 그래프에서 국지적으로 유발 된 효과입니다. SVD은 값의 전체 매트릭스에서 작동하며 방향성이 없습니다. 사이트 A와 사이트 B 사이의 링크는 올바른 행렬 요소에 1로만 등록됩니다. 그것은 글로벌 시스템이
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