svd

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    matlab의 두 버전에서 svd 함수에 동일한 행렬 F를 구현하려고합니다. 그러나 두 솔루션에서 U 및 V 행렬의 부호가 반대라는 것을 알았습니다. 어떤 버전의 MATLAB이 더 정확하고 정확한 답변을 제공하는지 알고 싶습니까? 또는 실제로 두 답변이 맞습니까?

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    잠정적 의미 론적 분석 (LSA)을 사용하는 프로젝트를 진행 중입니다. 대용량 데이터 세트에서 SVD (singular value decomposition)를 사용해야하는 경우가 있습니다. Windows/Visual Studio 환경에서 사용할 수있는 무작위 SVD (rSVD) 구현이 있습니까? redsvd라는 프로젝트를 보았지만 Linux에서만 지원되는

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    나는 아래와 같은 조건의 수를 계산하기위한 MATLAB의 최적화를하고있는 중이 야 : s = svd(H, 0); cond = max(s) ./ min(s); 큰 H 행렬 특히 매우 시간이 소모됩니다. 나는 근사하지만 빠른 것을 찾고있다.

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    호모 그래피 매트릭스가 좋은 결과를 제공하는지 확인하고 싶습니다.이 this answer 에 대한 해답이 있습니다. 그러나 답을 구현하는 방법을 모르겠습니다. 그럼 누구나 OpenCV를 사용하여 SVD를 계산하는 방법을 추천하고 첫 번째에서 마지막으로 특이한 값의 비율이 제정신이 아닌지 확인하십시오.

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    대형 스파 스 매트릭스 (17k x 2m)에서 svd()을 R로 실행하고 클러스터에 액세스 할 수 있습니다. 여러 코어를 사용하여 R에서 SVD를 계산하는 간단한 방법이 있습니까? RScaLAPACK 패키지 (http://www.inside-r.org/packages/cran/RScaLAPACK)가 가능할 것으로 보이지만 더 이상 적극적으로 지원되지 않는

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    각 개체에 1000 개의 이진 기능이 있거나없는 개체가 14 개 있다고 가정합니다. 14x14 유사도 매트릭스가 있지만 14x1000 원시 데이터는 없습니다. 유사성 매트릭스가 주어지면 원본 데이터와 비슷한 것을 재구성하거나 생성하는 방법이 있습니까? 몬테카를로 시뮬레이션을 시도했지만 원래의 유사성 매트릭스와의 일관성 수준을 낮추는데 너무 많은 시간이 걸릴

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    곰을 이해하는 하나의 값 분해 (SVD) : : LSI에서 SVD를 수행 한 후 , 당신은 3 행렬이 U, S 및 V 전치 U는 단어를 주제와 비교하며 S는 각 기능의 강도를 측정합니다. Vt는 주제를 문서와 비교합니다. U dot S dot Vt 은 SVD 이전의 원래 매트릭스를 반환합니다. U dot S dot **Ut** 이 용어의 비교를 제공

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    고유 라이브러리 (http://eigen.tuxfamily.org)를 사용하여 SVD 함수를 사용하여 Null Space 계산을 수행합니다. 나는 matlab에있는 "Null"함수에 대한 출력을 비교했고 다른 결과를 얻었다. 디버거와 그것을 통해 스테핑 및 MATLAB에서 Eigen 대 V 매트릭스에 의해 만들어진 V 매트릭스를 보면, 이상한 차이가 있습니

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    나는 인접 매트릭스로 대표되는 매우 큰 노드 네트워크를 가지고 있습니다. 더 중요한 노드를 포함하도록 네트워크의 노드 양을 줄이고 싶습니다. SVD가 이것을 달성하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 알고 있으며 ILNumerics 라이브러리를 사용하여 인접성 매트릭스에서 svd() 메서드를 실행했습니다. 내 네트워크의 크기를 줄이는 데 도움이되는 결과물을 누

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    나는 SVDRecommender를 UserBasedRecommender와 비교하여 usedBasedRecommender의 결과가 무서운 데이터 집합의 SVD보다 훨씬 우수하다는 것을 알았습니다. 그것을 설명하는 방법?