随机SVD奇异值
随机SVD（Singular Value Decomposition）是一种用于处理大规模数据集的矩阵分解方法。它可以将一个大矩阵分解为三个较小的矩阵相乘的形式，这些矩阵分别是正交矩阵U、对角矩阵Σ和另一个正交矩阵V的转置。随机SVD是一种采用随机抽样的方法来加速矩阵分解的算法，相比于传统的SVD算法，它可以在更短的时间内获得更好的近似结果。
随机SVD的优势在于它可以处理非常大的数据集，而且可以在较短的时间内获得较好的结果。这使得它在诸如推荐系统、数据压缩、图像处理等领域得到了广泛的应用。
随机SVD的应用场景包括：
- 推荐系统：通过对用户的行为数据进行随机SVD分解，可以得到用户和物品的隐含特征，从而为用户推荐相关的物品。
- 数据压缩：随机SVD可以将大规模的矩阵分解为较小的矩阵，从而实现数据的压缩和存储。
- 图像处理：随机SVD可以将图像的像素值视为矩阵元素，进行分解以实现图像的压缩和降维。
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随机化SVD奇异值
、、、
随机奇异值分解通过使用k+p随机投影提取前k个奇异值/向量来分解矩阵。这对于大型矩阵来说效果出奇的好。 q = qr.Q(qr(y))
b = t(q)
浏览 3提问于2010-11-19得票数 9
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下面是我的测试函数： [U,S,V] = svddiff_mat = y - U*S*V';这里有两个非常相似的部分:一个是求随机矩阵的奇异值分解，另一个是求随机稀疏矩阵的奇异值</em
浏览 0提问于2013-04-06得票数 1
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这需要使用奇异值分解(SVD)，有时是在大型数据集上。是否有适用于Windows\Visual Studio环境的随机化奇异值分解(rSVD)实现？
浏览 5提问于2013-06-09得票数 6
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在Matlab中，SVD函数输出三个矩阵：我们可以使用S矩阵来找到尽可能少的分量，以降低X的维数以保留足够的方差。我的问题是如何使用Opencv找到S矩阵(而不是U矩阵)，是否可以使用OpenCV SVD中的build找到S矩阵？我的意思是，Matlab奇异值分解函数输出三个矩阵，就像OpenCV一样，但我不知道它们是否相同。这是OpenCV中的奇异值分解：
SVD::compute(InputArray src,
浏览 2提问于2012-08-20得票数 4
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我正在将SVD应用于Python中的一个大型稀疏矩阵。我正在使用来自scipy.sparse.linalg包的svd。奇异值从升序中排序，因此奇异向量被排列成对应于升序奇异值的奇异向量。我想知道是否有一个选项，输出奇异值的降序，这样奇异向量也安排了相应的下降奇异值？常规的svd包对稀疏矩阵不起作用。谢谢!
浏览 3提问于2014-06-30得票数 3
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不同的PCA图
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我检查了结果，它给了我一个python的镜像图(在y轴上)，以及一些值中的负号(python: 140,1=0.1826089，r141,2=-0.1826089python计数为零)。
浏览 13提问于2019-05-22得票数 1
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我一直在使用svd计算来做这件事其中我使用A的最后一列作为零空间近似值。由于A变得非常大，我意识到这会减慢我的计算速度。对于null(A)，文档似乎表明它无论如何都会执行SVD。此外，如果A是满秩，则它不起作用。奇异值分解通过找到最大的奇异值，然后是下一个奇异值，依此类推，而我只需要最小的奇异值。
浏览 0提问于2011-12-14得票数 3
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在我的研究中，我使用了所谓的Lee卡特模型(死亡率模型)，在该模型中，您可以通过对矩阵(对数死亡率-特定于年龄的死亡率的平均模式)进行奇异值分解来获得模型参数。我正在尝试寻找奇异值分解的替代方法，我发现一个很好的选择可能是递归神经网络应用的自动编码。实际上，奇异值分解可以收敛到激活函数是线性函数的自动编码器。为此，我将尝试使用非线性激活函数，以获得具有非线性形状的SVD获得的相同项。lMX <- log(D/E)
alpha <- apply(l
浏览 3提问于2018-11-18得票数 0
我想通过cupy.linalg.svd对一堆矩阵进行奇异值分解，计算每个矩阵的奇异值分解。import cupy as cpsing_vals = cp.linalg.svd显然，cp.linalg.svd只能计算单个二维矩阵的奇异值。然而，numpy.linalg.svd总是在数组的最后两个轴
浏览 2提问于2019-04-04得票数 1
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2回答
如何在R中有效地使用奇异值分解(SVD)获得实际矩阵，原因A=svd$u %*% svd$d %*% t(svd$v)这不是获得矩阵A的有效方法
浏览 2提问于2014-02-24得票数 1
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我想生成一个30000 x 30000 in r的矩阵，将一个包含30000个元素的向量乘以它的转置，然后获得该矩阵的奇异值分解，但程序告诉我r不能定位大小为900000000的向量。30000,1)
Error in svd (x): object 'mat' not fo
浏览 3提问于2013-05-30得票数 2
那么，谁能推荐我如何使用OpenCV来计算奇异值和奇异值，并验证第一个到最后一个奇异值的比率是合理的？
浏览 1提问于2013-05-08得票数 4
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1回答
我想要计算矩阵的奇异值分解，以及奇异值的顺序是很重要的。默认情况下，numpy.linalg.svd (和scipy.linalg.svd)对奇异值进行排序，这使得我无法判断哪一列对应于每个奇异值。[3, 8, -7, -13276, -26552],
U, D, V = np.linalg.svd1.7070133
浏览 0提问于2019-04-20得票数 2
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举个例子，假设我需要计算每个面片的奇异值分解(SVD)，并将第三个奇异值存储在输出图像中。是否可以将库(例如用于SVD的LAPACK )与Halide结合使用？或者我是否应该将SVD算法编程为我的卤化物管道的一部分？
浏览 8提问于2017-02-21得票数 0
3回答
构造SVD的组件数量
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可以通过使用截断的奇异值分解来降低维数。它通过截断奇异值分解(SVD)进行线性降维。然而，在分解之前，必须选择组件的数量。n_comp = 25svd =TruncatedSVD(n_components=n_comp, algorithm='arpack')
tfidf_df =
浏览 2提问于2018-01-24得票数 4
1回答
假设我们通过svd(A)计算了朱莉娅中矩阵A的，如何计算矩阵A在Julia上的秩r逼近，假设我们已经有了它的奇异值分解？
浏览 3提问于2022-08-12得票数 0
1回答
我在R中对一个名为data的数据帧执行SVD我使用以下命令绘制结果：我发现在图中，列号并不与数据帧中的列号相对应(无论我在SVD中使用哪个列子集，第一列总是显示最高方差)。
浏览 2提问于2013-02-10得票数 1
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1回答
你如何生成一个在MATLAB中不奇异的随机矩阵？“用det(X) == 0作为矩阵奇异性的检验仅适用于具有小整数项的中等阶矩阵。由于难以选择正确的容差，因此不建议使用abs(det(X)) <=容差来测试奇异性。函数cond(X)可以检查奇异矩阵和几乎奇异矩阵。”因此，如果我想生成一个大随机矩阵(axb) a=5000，b=5000，如何实现？
浏览 4提问于2011-02-24得票数 5
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但是，对于MATLAB和python，计算奇异值和向量的结果在数值和大小上是不同的。(5，1)U, S, T = scipy.sparse.linalg.svds(C, k=4)在python中k的值必须为4，因为k必须小于C形状的最小值。
浏览 3提问于2022-04-29得票数 2
我需要计算密集矩阵的奇异值分解，但它似乎不包括在我使用的包中:从Nuget包管理器下载的MathNet.Numerics x86 v2.4.0.26。{ 0, 2, 4, 0, 0 }, { 0, 0, -4, -8, 12},
var svd= m.Svd(true); //The method Svd() doesn't seem to be availabl
浏览 7提问于2014-02-18得票数 2
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