在计算奇异值分解时，MATLAB允许矩阵的列数大于行数。0 0 0 1.0000 0但是GNU这是GSL的一个缺点，还是可以解决的？
浏览 7提问于2021-03-02得票数 1
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我正在尝试插值SVD分解的模式系数。我有一个带有随机a和b的二次方程ax^2 + bx。然后我填充一个矩阵y的二次值，然后使用svd。现在我需要插值第一种模式的结果系数，由c1在代码中给出，用于a和b，介于0和1之间。在过去的几天里，我尝试了许多方法，但都不起作用，其他关于插值的问题对我也没有帮助。我的插值在我指定的a、b和c1上给出了精确的c1值，但在其他已知的c1值上给出了毫无
浏览 13提问于2019-12-16得票数 1
我计划加载自己的一组非结构化文本数据，如下所示：基本上，程序并不关心给定数据的结构。
我已经编辑了MeanShift示例中给出的代码，以便我的代码加载我自己的数据集。estimated cluste
浏览 4提问于2014-03-31得票数 1
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.我的问题是，为什么L2范数计算要比L1或L无穷范数慢得多？当然，这是一个用于测试的随机矩阵，但是对于我的工作中的实际矩阵，我可以看到类似的模式。任何帮助都是非常感谢的！
浏览 5提问于2021-11-22得票数 4
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据我所知，常设仲裁法院一般采取以下步骤：
U *= S[:self.n_components_]
这个U作为转换X返回，为什么使用S而不是X仍然有效？
浏览 4提问于2017-11-24得票数 0
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我正在使用Jama api进行SVD计算。我非常了解jama和SVD。如果您的列多于行，则Jama不起作用。我有这种情况。我该怎么办？?有什么帮助吗？我也不能转置矩阵，因为它会产生错误的结果。谢谢。附言:我在jama的帮助下计算LSI。我喜欢列(Docs)和行(Term)
浏览 0提问于2010-01-31得票数 1
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我试图找出采用奇异值分解的PCA与使用特征向量分解的PCA的区别。B的PCA时，我们遵循以下步骤：
CPCs = X * eigen_vecs 通过从列中减去列平均值来对数据(B的条目)进行中心化，计算协方差矩阵C = Cov(B) = B^T * B / (m -1)，其中m=#行B找到了的特征向量。当使用SVD计算矩阵</e
浏览 2提问于2020-03-03得票数 4
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在LSA中使用SVD来获取潜在的语义信息。我对SVD矩阵的解释感到困惑。文档项矩阵M1是M，其中：N = the number of termsM1 = M2 * M3 * M4, where:
我看到的解释如下：
K
浏览 1提问于2014-01-08得票数 0
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我是人工智能的新手，如果我的问题很简单，我很抱歉。我有一个数据集，并希望使用PCA来减少特征，但是在互联网上进行了一些研究之后，我对减少维度和特征感到困惑。举个例子，我有一个50行10列的数据集，如果我使用PCA，它将减少50x5 (例如)或50x10的数据集，而只是删除了一些维度？我想在MATLAB中完成它，并且希望使用PCA函数，而不想自己编写PCA函数。
用MATLAB中的PCA参数来减少特征
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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我想取nxn矩阵的逆在我的GraphSlam中使用。我遇到的问题：
对于我的170x170矩阵，我也可以这样做，4x4只是一个例子。
浏览 10提问于2012-12-17得票数 5
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有没有办法把这个操作分解成更小的块？
我不知道它在做什么，但是我应该只传递表示3x3，4x4矩阵的数组吗？因为我在网上看到过它的用法，它们传递的数组包含任意数量的元素。
浏览 0提问于2013-11-02得票数 5
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我目前正在上基因组学的在线课程，作为一名湿实验室医生，所以我的统计知识并不是最好的。现在我们正在研究R中的PCA和SVD，我得到了一个大矩阵： ALL_GSM330151.CEL ALL_GSM330153.CEL ALL_GSM330154它有60列和1000行。列是癌症样本，行是基因
去除特征向量，用奇异值分解重构矩阵，然后将重构误
浏览 17提问于2022-10-02得票数 1
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我想实现奇异值分解(SVD)作为推荐系统的协同过滤方法。我有这个sparse_matrix，行代表用户，列代表项目，每个矩阵条目作为用户-项目评级。>>> type(sparse_matrix)首先，我使用SVD分解了这个矩阵：u, s, vt = svds(sparse_matrix.asfptype(), k = 2)
浏览 0提问于2016-10-17得票数 1
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我关注的是特殊情况，其中A是一个and矩阵(其中k< d)，表示R^d和b的子空间的正交基在子空间中。我想使用numpy提供的工具，但是它们只适用于方阵。我有一种方法，用一些线性独立的向量填充矩阵，使之“平方”，然后求解，但我想不出如何选择这些向量，使它们与基向量线性无关，而且我认为这不是唯一的方法，而且我遗漏了一些东西，可以使这变得更容易。是否真的有比我刚才所说的更简单的方法？如果不是，我如
浏览 4提问于2017-09-23得票数 8
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对于多维图像或类似于二维图像的netpbm/netpgm的矩阵，是否有最低公分母格式？
如何使用协议缓冲区来定义16位无符号数字的3d图像或矩阵？为什么netpbm的人不允许在行和列行中有更多的维度？
浏览 1提问于2009-11-29得票数 0
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利用LAPACK的C接口计算矩阵的奇异值分解(SVD)。为此，我使用常规的dgesvd_。
我创建了一个简单的C++脚本，它创建了一个随机矩阵(包含M行和N列)，并计算它的SVD。列的矩阵似乎正确地计算了SVD。但是，当矩阵有更多的行(例如，1500行和3列
浏览 4提问于2017-03-30得票数 0
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R中奇异值分解的再现
、、、
EPS", "survey", "trees", "graph", "minors")我可以使用svd()函数对这个矩阵进行奇异值分解，并有三个矩阵U、S和V。*% t(V)
我还可以取U矩阵和V矩阵的前两<
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
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我很困惑，因为我的一位同事最近告诉我，他更喜欢使用SVD而不是PCA (通过eigendecomposition)，因为与后者相反，前者是非线性的，因此它也可以识别一些非线性模式。然而，我无法确切地看出SVD是如何非线性的，因为我的印象是它只是应用了一系列线性矩阵乘法(也请参阅这个StackExchange答案)。
我知道this当然是非线性的，因此有时被称为非线性PCA。SVD是非线性的，PCA是线性的吗？
浏览 0提问于2018-10-26得票数 4
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