用Python求解奇异值分解(SVD)
我正在尝试将一个IDL程序翻译成Python。我必须通过以下方式解决SVD的结果 from scipy.linalg import svd A = [[1,2,3],[4,5,6]] b = [4,4,5] u,w,v = svd(A) 这段代码运行得很好，并且可以很好地从IDL翻译过来。下一步是在IDL(！) 中 x = svsol(u,w,v,b) PYTHON和IDL中的
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在Python3中从奇异值分解重构矩阵
好，基本上我的问题是，我有一个矩阵，我把它奇异值分解，然后把它放在变量u，s和v中，我对s矩阵做了一些修改，使它成为对角线，还修改了一些数字。现在我基本上是试着把它重建成一个正则矩阵，从这3个矩阵恢复到原来的矩阵。有谁知道有什么函数可以做到这一点吗？我似乎在NumPy中找不到任何这样的例子。 推荐答案 唯一稍微有点棘手的是s如果您已经安装了scipy它有scipy.linalg.dia
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CPU 和 GPU 中的 SVD 速度
我在 Matlab R2014a 中测试 svd 似乎没有 CPU vs GPU 加速.我正在使用 GTX 460 卡和 Core 2 duo E8500. 这是我的代码: %test SVDn=10000；％主持人Mh=兰特(n，1000)；抽动%[Uh,Sh,Vh]= svd(Mh);svd(兆赫)；目录％设备Md = gpuArray.rand(n,1000);抽动%[Ud,Sd,V
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使用 sklearn 在大型稀疏矩阵上执行 PCA
我正在尝试在巨大的稀疏矩阵上应用 PCA，在下面的链接中它说 sklearn 的 randomPCA 可以处理 scipy 稀疏格式的稀疏矩阵.在非常大的稀疏矩阵上应用 PCA 但是，我总是出错.有人可以指出我做错了什么. 输入矩阵 'X_train' 包含 float64 中的数字: >>>type(X_train)>
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取多少个主成分?
我知道主成分分析对矩阵进行 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.现在，我们如何决定我们应该从特征值矩阵中获取的特征值的数量? 解决方案 要决定保留多少特征值/特征向量，您应该首先考虑进行 PCA 的原因.您这样做是为了减少存储需求、减少分类算法的维数，还是出于其他原因?如果您没有任何严格约束，我建议绘制特征值的累积总和(假设它们按降序排列).如果在绘图之前
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鸡尾酒会算法 SVD 实现......在一行代码中?
在 Coursera 的斯坦福大学的 Andrew Ng 的机器学习介绍性讲座中的幻灯片中，鉴于音频源是由两个空间分离的麦克风录制的，他针对鸡尾酒会问题给出了以下一行 Octave 解决方案: [W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x'); 幻灯片底部是“来源:Sam Roweis、Yair Weiss、Eero Simoncelli
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MATLAB eig 有时会返回反转符号
我正在尝试编写一个程序来获取任意大小的矩阵 A，然后 SVD 对其进行分解: A = U * S * V' 其中A是用户输入的矩阵，U是A * A'的特征向量组成的正交矩阵，S是奇异值的对角矩阵，V是A' * A的特征向量的正交矩阵. 问题是:MATLAB 函数eig 有时会返回错误的特征向量. 这是我的代码: 函数 [U,S,V]=badsvd(A)W=A*A';[U,S]=e
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Python (NumPy, SciPy)，找到矩阵的零空间
我试图找到给定矩阵的零空间(Ax=0 的解空间).我找到了两个例子，但我似乎无法让任何一个工作.此外，我无法理解他们正在做什么才能到达那里，所以我无法调试.我希望有人能引导我完成这个. 文档页面(numpy.linalg.svd 和 numpy.compress) 对我来说是不透明的.我通过创建矩阵 C = [A|0]、找到减少的行梯形形式并逐行求解变量来学习做到这一点.在这些示例中，我似乎
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sci-kit 学习 TruncatedSVD 解释_variance_ratio_ 不是降序排列?
这个问题实际上是这个问题的重复，但在撰写本文时仍未得到答复. 为什么来自 TruncatedSVD 的 explained_variance_ratio_ 不像来自 PCA 那样按降序排列?根据我的经验，列表的第一个元素似乎总是最低的，然后在第二个元素处，该值向上跳，然后从那里按降序排列.为什么 explained_variance_ratio_[0] explained_variance_
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在不转移到 cpu 的情况下截断 Pytorch 张量的 SVD 分解
我正在 Pytorch 中训练一个模型，我想使用输入的截断 SVD 分解.为了计算 SVD，我将输入女巫是 Pytorch Cuda Tensor 传输到 CPU，并使用 scikit-learn 中的 TruncatedSVD 执行截断，之后，我将结果传输回 GPU.以下是我的模型的代码: 类 ImgEmb(nn.Module):def __init__(self, input_size,
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为什么 Sklearn TruncatedSVD 的解释方差比不按降序排列?
为什么 Sklearn.decomposition.TruncatedSVD 的解释方差比不是按奇异值排序的? 我的代码如下: X = np.array([[[1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,
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机器学习鸡尾酒会音频应用
我对此帖子有疑问:在一行代码中使用鸡尾酒会算法SVD? 我意识到也有类似的问题.但是，请注意，我的特定问题使事情朝着新的方向发展，因为我正在寻找纯Python等效的东西.用Python 3.5编写时(相对于原始的Octave“一行代码")，此过程是否优雅/简单?还包括与此应用程序相关的所有Python库.当然，如果事实证明Python根本不支持这种应用程序，请解释原因. 我只是想征询一
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在PyTorch中加速SVD
我正在用Pytorch为CIFAR10做一些分类任务，对于每次迭代，我必须对每个批次进行一些预处理，然后才能反馈到模型.以下是每批预处理部分的代码: S = torch.zeros((batch_size，C，H，W))对于我在范围内(batch_size):img =批处理[i，:，:，:]对于范围(C)中的c:U，_，V = torch.svd(img [c])S [i，c] = U [:
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Anaconda提示符将不会下载sparsesvd-命令错误，退出状态为1
在Python中，我想使用 sparsesvd 包.按照安装说明，我运行了以下行: pip install sparsesvd 最初，这似乎可行: 收集sparsesvd使用缓存的https://files.pythonhosted.org/packages/65/d9/c2545987871e27cad5969799a1d45073321a2904ac4dcb18bc0f1fe16ec
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R-svd()函数-'x'中的无穷或缺失值
我一直在收到此错误.我确定矩阵中没有任何非数字条目.我还尝试过估算矩阵，没有用. 任何人都知道错误可能是什么吗? fileUrl
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从Eigen库使用SVD时抛出错误的分配异常
在我的应用程序中，我想从具有 double 项的给定数据矩阵中获得左奇异矢量，这在代码中以 $ b给出$ b Eigen :: MatrixXd m; ，尺寸为 45 x 904140 。现在，我将构造函数用于Eigen库中的SVD分解，如下所示： Eigen :: BDCSVD svd（m，Eigen :: ComputeFullU | Ei
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如何使用Spark从SVD组件重构原始矩阵
我想重建(近似)在SVD中分解的原始矩阵.有没有一种方法可以不必将V factor本地Matrix转换为DenseMatrix? 以下是根据文档(请注意，注释来自doc示例) import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix import org.apache.spark.mllib.linalg.SingularValueDecompositio
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在python中重现Matlab的SVD
我正在尝试重现一些使用python用Matlab编写的大型项目. 我设法重现了大多数结果，但是我特别对SVD分解存在问题. (我只看最后的V部分). 在Matlab中: [~, ~, V] = svd([4.719, -17.257, -11.5392; -17.2575, 63.9545, 40.5581; -11.5392, 40.5581, 31.3256]); 这使我得到以
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python中的稀疏矩阵svd
有人知道如何在python中的稀疏矩阵上执行svd操作吗? scipy.sparse.linalg中似乎没有提供这种功能. 解决方案 您可以使用 Divisi 库来完成这个任务；在主页上: 这是一个用Python编写的库，使用C库(SVDLIBC)通过Lanczos算法执行稀疏SVD操作.其他数学计算由NumPy执行.
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R中的稀疏矩阵的SVD
我在R中有一个稀疏的Matrix，对我来说显然太大了，无法运行as.matrix()(尽管它也不超大).有问题的as.matrix()调用位于svd()函数内部，所以我想知道是否有人知道不需要先转换为密集矩阵的SVD的另一种实现. 解决方案 irlba 程序包具有用于稀疏矩阵的非常快速的SVD实现.
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