大规模稀疏矩阵的奇异值分解Java实现

Question

我想知道是否有人知道针对大型稀疏矩阵的java奇异值分解（SVD）实现？我需要这个实现来进行潜在语义分析（LSA）。

我尝试过UJMP和JAMA的软件包，但当行数≥1000且列数≥500时它们会出现问题。如果有人能指点我一些伪代码或其他资源，那将不胜感激。

- jake

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另一个问题的答案（http://stackoverflow.com/questions/1750463/singular-value-decomposition-implementation）几乎相同，建议尝试使用[Colt]（http://acs.lbl.gov/~hoschek/colt/）。 - Charles Goodwin

嗯，Colt和JAMA中SingularValueDecomposition类的代码几乎完全相同。此外，该代码仅适用于m > n（行数大于列数）的情况。另外，我认为这些算法对于稀疏矩阵并没有进行优化。 - jake

m > n 的条件对我来说并不是什么问题。实际上，对于我来说，99.99%的情况下，m > n 总是成立的（行代表单词，列代表文档）。只是这个限制没有被清楚地记录下来。 - jake

其中m = 2810，n = 2809，使用colt花费了25分钟。不错。 - jake

看看 la4j.decomposition。它可能会有所帮助。 - Gaurav Koradiya

Answer 1

这里有一份维基百科上关于Java数值库的列表。NIST库非常不错，但不支持稀疏矩阵。我对其他软件包不是很熟悉，你可以看看Colt，它也非常高质量，并且能够处理某些操作的稀疏矩阵；虽然我不知道它是否支持SVD，但我认为应该可以。我还听说UJMP也值得一看。

编辑：很抱歉听到UJMP无法解决你的问题。我曾听说过它值得一看。

- Ted Hopp

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谢谢，那个列表很有帮助。如果有人感兴趣，Apache Commons Math包确实有一个SVD实现。它只迭代30次，并抛出异常。深入挖掘代码后，不明显如何增加此次数（因为有类中的类中的类）。 - jake

它在后面使用Jama svd. - Gaurav Koradiya