svd

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在java中svd的問題

我已經經歷了jama和小馬（我在java中編寫代碼）。他們都期望我使用數組，使得行數多於coloumns的數量。 但是在潛在語義分析（LSA）的情況下，我有5本書，總共有1000個單詞。當我使用術語文檔矩陣時，我得到一個5 * 1000的矩陣。 由於這不起作用，我被迫轉置矩陣。在轉置我使用1000 * 5。用1000 * 5當我執行svd時，我得到一個5 * 5的S矩陣。爲了執行降維，5 * 5矩

java text-mining svd lsa jama 2012-02-02

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使用scipy做SVD時有內存錯誤

我試圖用LSI來生成向量來表示文檔。我在Scipy庫中使用svd軟件包。但該程序會引發內存錯誤。我的矩陣的大小是100 * 13057。這對我的8G RAM來說太大了嗎？ 我在堆棧中搜索了這個問題。有人說我只需要在我的64位操作系統上安裝64位的Python。 （現在，我在64位操作系統上有32位Python）。但重新安裝所有的庫太小了。另一種觀點是轉換稀疏矩陣。 那麼每個人都有這個問題的想法嗎？

python scipy svd 2011-12-27

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如何確定比例因子，使協方差矩陣的第一個元素爲1？

我有需要居中和縮放的數據，以圍繞原點爲中心。然後需要旋轉數據，以便x軸上的最大方差的方向。然後計算數據和協方差的平均值。我需要協方差矩陣的第一個元素爲1.我認爲這是通過調整比例因子來完成的，但我無法弄清楚比例因子應該是多少。 爲了使數據居中，我取走了平均值，並旋轉了我使用的SVD，但縮放仍然是我的問題。 signature = numpy.loadtxt(name, comments = '%',

python scaling covariance svd 2012-04-05

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將SVD應用於OpenCV中的YCbCr圖像

我正在嘗試將圖像嵌入到視頻序列中。該過程需要將幀分解爲SVD，我試圖使用下面的部分代碼來實現。第47行的SVD構造函數失敗，出現分段錯誤。 GDB報告以下錯誤： 「計劃接收信號SIGSEGV，分割過錯 0xb5d31ada在dlange_（）從/usr/lib/liblapack.so.3gf。」 #include <iostream> #include <stdio.h> #include

c++ opencv svd 2012-04-08

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爲什麼scipy.sparse.linalg.svds返回ValueError？

有誰知道如何使用scipy.sparse包來計算稀疏矩陣上的奇異值分解？ 我知道我需要使用scipy.sparse.linalg.svds（）。 但我確實波紋管： from scipy.sparse import * csr = csr_matrix(matrix) U, s, V = linalg.svds(csr) 我有這樣的例外： ValueError: matrix type mu

scipy sparse-matrix svd 2012-01-05

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Howto使用增量式SVD推薦系統創建推薦

我正在測試根據Simon Funk的算法構建的推薦系統。 （由Timely Dev。http://www.timelydevelopment.com/demos/NetflixPrize.aspx編寫） 問題是，所有增量式SVD算法都試圖預測user_id和movie_id的評級。但是在真實系統中，這應該爲活動用戶生成一個新項目列表。 我看到一些人在增量奇異值分解後使用了kNN，但是如果我不會錯過

recommendation-engine collaborative-filtering svd knn 2012-01-13

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我們如何確定潛在語義分析的維數？

最近我一直在進行潛在語義分析。我通過使用Jama軟件包在java中實現了它。 下面是代碼： Matrix vtranspose ; a = new Matrix(termdoc); termdoc = a.getArray(); a = a.transpose() ; SingularValueDecomposition sv =new SingularVa

java theory svd lsa latent-semantic-indexing 2012-03-06

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LSA - 找到SVD後的步驟

自從早上我已經閱讀了很多教程。我的問題涉及找到兩個文件之間的相似性。我期待在java中使用LSA來達到這個目的。 我明白朮語 - 文檔矩陣的創建，然後將SVD（維度得到降低）應用於它。 3矩陣是作爲results.This聽起來可能聽起來很愚蠢，但我一直堅持了這一段時間。現在，如果我必須找到兩個文件之間的相似性，我該怎麼辦？

java similarity svd latent-semantic-indexing 2012-01-19

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如何比較不同維數的點？

我有一個不同維度的數據點，我想比較它們之間的關係，以便我可以刪除多餘的點。我試圖通過使用PCA來製作相同維度的點，但問題是PCA減小了維度，但是由於結果點與我所得到的點不同，我失去了每個維度的含義，所以我想知道是否存在任何其他方式這樣做。換句話說，我想知道是否有什麼方法可以幫助我比較不同維數的點。

c++ visual-c++ multidimensional-array pca svd 2012-03-11

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Java猶太人與JAMA或其他

我有點雲，我需要最適合的線。我正在使用JAMA，但我不知道爲什麼，有些東西不起作用。可能是我不知道它是如何工作的。我有一個Nx3矩陣（這是JAMA svd支持的），我從Svd獲得正確的Matrix V。我需要的向量是對應於最大奇異值的右奇異向量（行或列）。這個矢量應該代表主要方向。 每個矢量應該有Y作爲最大正值，X可以是兩個正或負和z被認爲是負的。但有時候我得到的矢量有一個負的y值，或者它指向錯誤

java svd jama 2012-01-25

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