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社区首页 >问答首页 >如何用CUR分解代替SVD分解？

问如何用CUR分解代替SVD分解？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-03-29 13:42:37

回答 1查看 834关注 0票数 0

我已经理解了库尔和SVD的工作原理，但无法理解，

我们如何用CUR代替SVD分解？
在SVD分解中，C矩阵和R矩阵是否与U矩阵和V矩阵具有相同的性质？

如果我们想把原始矩阵的维数从n降到k，那么我们可以使用CUR的哪个矩阵来投影原始矩阵，从而得到k维数据点。

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-05-24 21:33:20

有一篇名为随机性结构的发现的论文，讨论了关于所有这些分解的一些要点，以及将在Trefethan和Bau中讨论的奇异值。

插值分解被用于不同的地方。一篇探讨它的论文是这里。
U，V是酉矩阵。C是一个矩阵，包含A列的子集，R是行的子集。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/49557669

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