svd पर टैग किए गए जवाब

मैं दस्तावेज़ क्लस्टरिंग में उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकों की जांच कर रहा हूं और मैं पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) और एलएसए (अव्यक्त अर्थ विश्लेषण) से संबंधित कुछ संदेह दूर करना चाहूंगा। पहली बात - उनके बीच क्या अंतर हैं? मुझे पता है कि पीसीए में, एसवीडी अपघटन टर्म-कोवरियन …

25 clustering  pca  data-mining  svd  lsa 

यह प्रश्न प्रमुख घटकों की गणना करने के लिए एक कुशल तरीके के बारे में है। रेखीय पीसीए पर कई ग्रंथों केवेज़ डेटा के एकवचन-मूल्य अपघटन का उपयोग करने की वकालत करते हैं । है यही कारण है, अगर हम डेटा है और चर (अपने को बदलना चाहते कॉलम प्रमुख …

22 pca  algorithms  svd  matrix-decomposition 

सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग में, हमारे पास ऐसे मान हैं जो भरे नहीं हैं। मान लीजिए कि किसी उपयोगकर्ता ने फिल्म नहीं देखी है तो हमें वहां एक 'ना' डालना होगा। यदि मैं इस मैट्रिक्स का एक SVD लेने जा रहा हूँ, तो मुझे वहाँ कुछ संख्या डालनी होगी - कहिए 0. …

21 machine-learning  svd  recommender-system 

मैं एक ऐसे परिदृश्य पर आया हूं, जहां मेरे पास 10 लोगों (इसलिए 100 नमूनों) के लिए 10 सिग्नल / व्यक्ति हैं जिसमें 14000 डेटा पॉइंट (आयाम) हैं, जिन्हें मुझे एक क्लासिफायर करने की आवश्यकता है। मैं इस डेटा की गतिशीलता को कम करना चाहूंगा और पीसीए ऐसा करने का …

21 pca  dimensionality-reduction  svd 

मैं यादृच्छिक डेटा के SVD परिणाम में एक बहुत ही अजीब व्यवहार का निरीक्षण करता हूं, जिसे मैं Matlab और R दोनों में पुन: उत्पन्न कर सकता हूं। यह LAPACK लाइब्रेरी में कुछ संख्यात्मक मुद्दे जैसा दिखता है; क्या यह? मैं शून्य माध्य और पहचान सहसंयोजक के साथ आयामी गाऊसी …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

मैंने समझा है कि रिज रिग्रेशन गुणांक को शून्य ज्यामितीय रूप से कैसे सिकोड़ता है। इसके अलावा मुझे पता है कि विशेष "ऑर्थोनॉमिक केस" में यह कैसे साबित किया जाए, लेकिन मैं भ्रमित हूं कि यह सामान्य मामले में "स्पेक्ट्रल अपघटन" के माध्यम से कैसे काम करता है।

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

मुझे पता है कि गणितीय रूप से पीसीए और एसवीडी की गणना कैसे की जाती है, और मुझे पता है कि दोनों को रैखिक लीवर स्क्वेयर प्रतिगमन पर लागू किया जा सकता है। एसवीडी का गणितीय रूप से मुख्य लाभ यह प्रतीत होता है कि इसे गैर-वर्ग मैट्रिस पर लागू …

20 pca  least-squares  svd 

मेरे पास पीसीए के बारे में त्वरित प्रश्न हैं: क्या पीसीए मान लेता है कि डेटासेट गॉसियन है? क्या होता है जब मैं एक पीसीए को अंतर्निहित गैर-रैखिक डेटा पर लागू करता हूं? एक डेटासेट को देखते हुए, प्रक्रिया को पहले सामान्यीकृत करना है, 1 से विचरण सेट करें, एक …

20 pca  svd 

मैं जावास्क्रिप्ट में प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) के लिए एक बाइपोलॉट लागू करना चाहता हूँ। मेरा सवाल है, मैं डेटा मैट्रिक्स के सिंगुलर वेक्टर अपघटन (एसवीडी) के तीर के निर्देशांक का निर्धारण कैसे करूं ?U,V,DU,V,DU,V,D यहाँ R द्वारा निर्मित एक उदाहरण biplot है: biplot(prcomp(iris[,1:4])) मैंने इसे बीप्लॉट पर विकिपीडिया लेख …

18 pca  svd  biplot 

मैंने हाल ही में मैट्रिक्स डिकम्पोजिशन पर Skillicorn की किताब पढ़ी, और थोड़ा निराश था, क्योंकि यह एक स्नातक दर्शकों के लिए लक्षित था। मैं मैट्रिक्स के डिकम्पोजिशन पर आवश्यक कागजात (सर्वेक्षण, लेकिन साथ ही सफलता के कागजात) की एक छोटी ग्रंथ सूची का संकलन करना चाहूंगा। मेरे मन में …

18 matrix-decomposition  svd  numerics 

मैं एक पेपर में एक एल्गोरिथ्म को लागू करना चाहता हूं जो डेटा मैट्रिक्स को विघटित करने के लिए कर्नेल SVD का उपयोग करता है। इसलिए मैं कर्नेल विधियों और कर्नेल पीसीए आदि के बारे में सामग्री पढ़ रहा हूं, लेकिन यह अभी भी मेरे लिए बहुत अस्पष्ट है, खासकर …

18 pca  svd  kernel-trick 

मान लीजिए कि मैं एक घने मैट्रिक्स है के SVD अपघटन के साथ, आकारमें मैं SVD गणना कर सकते हैं इस प्रकार है: ।AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) यदि एक नई -th पंक्ति को जोड़ा जाता है , तो क्या कोई पुराने के आधार पर नए SVD अपघटन की गणना कर …

17 algorithms  svd  linear-algebra  matrix-decomposition  numerics 

प्रमुख घटक विश्लेषण पर विकिपीडिया लेख बताता है कि मैट्रिक्स बनाने के बिना के एसवीडी की गणना करने के लिए कुशल एल्गोरिदम मौजूद हैं , इसलिए एसवीडी की गणना अब डेटा मैट्रिक्स से एक प्रमुख घटक विश्लेषण की गणना करने का मानक तरीका है, जब तक कि केवल मुट्ठी भर …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

मान लीजिए हम NNN औसत दर्जे का चर, (a1,a2,…,aN)(a1,a2,…,aN)(a_1, a_2, \ldots, a_N) , हम एक नंबर करने के M>NM>NM > N माप की, और उसके बाद प्रदर्शन करना चाहते विलक्षण मूल्य अपघटन के लिए उच्चतम विचरण के कुल्हाड़ियों को खोजने के लिए परिणामों पर MMM , NNN -डायमेंशनल स्पेस में …

17 pca  data-transformation  normalization  dimensionality-reduction  svd 

क्या पीसीए घटक (प्रमुख घटक विश्लेषण में) सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं यदि हमारा डेटा बहुभिन्नरूपी सामान्य रूप से वितरित किया जाता है? यदि हां, तो इसे कैसे प्रदर्शित / सिद्ध किया जा सकता है? मैं पूछता हूं क्योंकि मैंने इस पोस्ट को देखा , जहां शीर्ष उत्तर बताता है: …

16 pca  independence  svd