鸡尾酒会算法 SVD 实现... 一行代码？
在Coursera上，斯坦福大学的Andrew Ng在机器学习的介绍课程中给出了一个幻灯片，其中提供了以下一行Octave解决方案，以解决鸡尾酒会问题，假设音频源由两个空间分离的麦克风录制： [W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x...
应该取多少个主成分？
我知道主成分分析在矩阵上执行SVD然后生成特征值矩阵。为了选择主成分，我们只需要取前几个特征值。那么，我们如何决定从特征值矩阵中应该取多少个特征值呢？
在机器学习中，主成分分析（PCA）或奇异值分解（SVD）的重要性。
在这段时间里（特别是在Netflix竞赛中），我经常看到一篇博客（或排行榜论坛），里面提到通过在数据上应用简单的SVD步骤，可以帮助减少数据的稀疏性或者一般地提高他们手头算法的性能。我一直在思考（很长时间了），但是我无法猜测为什么会这样。一般来说，我得到的数据非常嘈杂（这也是大数据的有趣之处）...
Python（NumPy，SciPy），寻找矩阵的零空间
我正在尝试找到给定矩阵的零空间（Ax=0的解空间）。我已经找到了两个例子，但似乎都无法工作。此外，我不明白他们是如何得出这些结果的，因此我无法进行调试。希望有人能够帮助我完成这个过程。 文档页面（numpy.linalg.svd和numpy.compress）对我来说很难理解。我学会了通过创...
在scikit-learn中从截断SVD获取U、Sigma和V*矩阵
我正在使用scikit-learn包中的截断SVD。 在SVD定义中，原始矩阵A可以近似表示为一个乘积A ≈ UΣV*，其中U和V具有正交列，而Σ是非负对角线矩阵。 我需要获取U、Σ和V*矩阵。 查看这里的源代码后，我发现在调用fit_transform后，V*存储在self.compo...
使用sklearn对大型稀疏矩阵执行PCA
我正在尝试在巨大的稀疏矩阵上应用PCA，在下面的链接中指出，sklearn的随机PCA可以处理scipy稀疏格式的稀疏矩阵。 对非常大的稀疏矩阵应用PCA 但是，我总是遇到错误。有人能指出我做错了什么吗。 输入矩阵'X_train'包含float64数字：>>>type(...
SciPy SVD与Numpy SVD的区别
SciPy和Numpy都内置了奇异值分解（SVD）的函数。命令基本上是scipy.linalg.svd和numpy.linalg.svd。它们之间有什么区别？其中任何一个更好吗？
使用numpy的eigh和svd计算的特征向量不匹配。
考虑奇异值分解M=USV*，则M* M的特征值分解为M* M = V(S* S)V*=VS*U*USV*。我希望通过numpy验证这个等式，即通过展示eigh函数返回的特征向量与svd函数返回的相同来验证。import numpy as np np.random.seed(42) # crea...
使用SVD在MATLAB中压缩图像
我是一个Matlab新手，但正在尝试编写一些针对灰度图像的图像压缩代码。 问题 如何使用SVD修剪低值特征值以重构压缩图像？ 目前的工作/尝试 到目前为止，我的代码是：B=imread('images1.jpeg'); B=rgb2gray(B); doubleB=doubl...