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行标准化稀疏矩阵
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我有下面的稀疏矩阵； a <- sparseMatrix(i = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 5),j = c(1, 2, 2, 3, 2, 3, 4, 5, 3, 1, 5), x = 1)b <- sparseMatrix(i =, 3, 1, 5),
x = c(0.5, 0.5,
浏览 24提问于2021-02-15得票数 0
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在问题的接受答案中的讨论中，user3050574说：“该函数将一个正方形空间权重矩阵，也可以是一个稀疏矩阵转换为一个权重列表对象，...”
我有一个权重矩阵，每个元素都是我想要应用的确切权重。因此，确定
浏览 263提问于2016-08-02得票数 2
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我用R包“矩阵”创建了一个稀疏矩阵。矩阵不成正方形，其尺寸为4561×68825。如何将R中的稀疏矩阵规范化为行和列？
浏览 0提问于2017-12-07得票数 0
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生成稀疏行随机矩阵？
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我试图用Matlab生成一个稀疏随机矩阵，但目前遇到了问题。这就是我目前所在的位置。S1 = sparse (i,j,1,N,N);S = bsxfun(@rdivide, S, rowsum); 所以我的问题是，我如何才能在保持零行的情况下标准化每一行？
浏览 2提问于2014-02-09得票数 0
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相对于约束对矩阵进行规范化
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我正在做一个项目，这需要我规范化一个稀疏的NxN矩阵。我在某处读到，我们可以对一个矩阵进行标准化，使其特征值位于[-1,1]之间，方法是将其与对角线矩阵D相乘，这样N = D^{-1/2}*A*D^{-1/2}。
但我不确定这里的D是什么。另外，Matlab中有没有一个函数可以对稀疏矩阵进行这种归一化？
浏览 0提问于2011-12-11得票数 4
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我在我的X_train上应用了CountVectorizer()，它返回了一个稀疏矩阵。 通常，如果我们想标准化稀疏矩阵，我们会传入with_mean=False参数。现在我的数据不是稀疏矩阵。 所以现在我可以不传递with_mean=False (i.e with_mean=True)而直接应用StandardScaler()了。
浏览 10提问于2019-03-07得票数 2
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我正在使用sklearn的DictVectorizer来构造一个大型的稀疏特征矩阵，该矩阵被输入到ElasticNet模型中。当预测器(特征矩阵中的列)居中和缩放时，弹性网络(和类似的线性模型)工作得最好。的目的是构建一个在回归器之前使用StandardScaler的Pipeline，但是这并不适用于稀疏特性，如中所述。我想在normalize=True中使用ElasticNet标记，它似乎支持稀疏数据，但是还不清楚在对测试数据的预测过程中是否也应用了规范化。有没有人知道normaliz
浏览 2提问于2015-03-23得票数 1
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神经网络计数数据的数据归一化
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我有一个稀疏的计数数据矩阵，作为神经网络的输入。
我知道，通常情况下，输入数据应该标准化(例如通过min缩放、z-score标准化等等)。但是对于重要的特性，什么是好方法呢？我是否应该对数据进行\log_2(x+1)转换，然后进行z-score标准化？还有其他更好的方法吗？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
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席比有不同类型的矩阵。其中两种是列稀疏矩阵和行稀疏矩阵。所述列稀疏矩阵支持快速列切片操作，所述行稀疏矩阵支持快速行切片操作。
但我不是如果操作ai，：是列还是行切片操作。有什么帮助吗？
浏览 2提问于2014-06-04得票数 3
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我想使用矩阵分解(确切地说是在MLlib中使用ALS )来进行产品推荐，在这里我没有评级，而是使用购买数量(隐含信息，稀疏矩阵)。在培训之前，我想按客户端标准化dataset (矩阵中的行，其中列是产品，交集是数量)。矩阵有几百万行和数以万计的列，所以我想尽可能多地使用RDD。Product1, amount)(Client2, Product1, amount)
(Client2, Product3, amou
浏览 5提问于2016-07-20得票数 0
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如何对scipy稀疏矩阵的一些行进行采样，并从这些采样的行中形成新的scipy稀疏矩阵？
例如。如果我有一个10行的scipy稀疏矩阵A，我想创建一个新的scipy稀疏矩阵B，A中有1,3,4行，该怎么做呢？
浏览 0提问于2018-05-26得票数 2
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大矩阵除法的csr稀疏矩阵并行化
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每一组向量都表示为一个正向CSR稀疏矩阵，A和B。I想要计算A^T，它不会是稀疏的。但是，我只需要跟踪超过某个阈值的值，例如0.8。我正试图用普通的RDDs在Pyspark中实现这一点，并使用快速向量操作来实现对CSR矩阵的操作。
A和B的行是标准化的，所以为了计算余弦相似性，我只需要从A中找出每一行的点乘积和B中的每一行。
浏览 2提问于2019-05-13得票数 2
这些矩阵表示稀疏矩阵，但我不知道有什么不同。
此外，使用lil_matrix或csr_matrix的每一个优点是什么？
浏览 4提问于2021-09-17得票数 3
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数据是大的，但不是巨大的；可能有7000万行3列的有效标准化形式，当它被转换成一个稀疏的矩阵(大部分单元格是零)时，可能是300k×80k。
H2O中的分析工具需要它采用后一种宽格式。为了进行分析，我需要它在一个矩阵中，每个documentID有一行，每个wordID有一列，单元格是计数(该文档中那个单词的数量)。现在，最新版本的H2O (可从h2o.ai获得，但还不能在CRAN上使用)具有R函数as.h2o，它可以理解稀疏矩阵，并且可以很好地处理较小
浏览 1提问于2016-12-27得票数 6
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我目前正在处理.libsvm格式的数据集，我无法在这些数据集上使用不同的机器学习算法，如kNN、支持向量机、随机森林。请解释一下方法。
浏览 3提问于2018-09-22得票数 0
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对于非常大的稀疏向量，计算距离/邻近矩阵的最佳方法是什么？例如，您将得到以下设计矩阵，其中每行为68771维稀疏向量。designMatrix <5830x68771型稀疏矩阵与压缩稀疏行format>中存储的1229041个元素
浏览 2提问于2011-03-18得票数 1
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我正在使用python中的稀疏矩阵，我想知道是否有一种有效的方法来删除稀疏矩阵中的重复行，并且只保留唯一的行。我没有找到与它相关的函数，也不确定如何在不将稀疏矩阵转换为密集矩阵并使用numpy.unique的情况下完成它。
浏览 0提问于2017-09-09得票数 5
我是Python新手，您能帮我介绍一些基本的稀疏矩阵操作吗：
提前感谢！
浏览 3提问于2013-04-28得票数 1
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我现在在处理稀疏矩阵，我必须比较稀疏矩阵乘法和全矩阵乘的计算时间。问题是稀疏矩阵计算比全矩阵计算慢。我用压缩的行存储压缩我的矩阵，乘以2个矩阵非常耗时(循环四倍)，所以我想知道是否有更好的压缩格式更适合矩阵-矩阵操作(CRS非常方便矩阵向量计算)。
提前感谢！
浏览 6提问于2013-09-26得票数 4
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对于SciPy稀疏矩阵，可以使用todense()或toarray()将其转换为NumPy矩阵或数组。反转的函数是什么？
我搜索了，但不知道哪些关键字应该是正确的命中。
浏览 1提问于2011-10-28得票数 99
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