多分、ここで私の質問をするのに適切な場所ではありません。他の行列に基づく行列要素の予測
とにかく、私はA
とB
が疎であり、C
は要素を持たない次の行列を持っています。マトリックスC
のエントリを、マトリックスA
とB
に関して予測する方法は?
多分、ここで私の質問をするのに適切な場所ではありません。他の行列に基づく行列要素の予測
とにかく、私はA
とB
が疎であり、C
は要素を持たない次の行列を持っています。マトリックスC
のエントリを、マトリックスA
とB
に関して予測する方法は?
あなたは、すべてのマトリックスにある種の類似点があるとします。次に、あなたがキーワードの共起に基づくとも異なるキーワード間の類似性にされている書籍、間の類似性を持っている:Aはあなたの類似性行列である
A = B C B^T.
、Bは、ブックに対応するキーワードの行列であり、Cは、異なるキーワード間の類似性のマトリックス。
サイズがn_Aの行列があり、n_A以下のランクです。あなたはその後、あなたは簡単に一方A. の固有値分解を行うことによって、Cを復元することができ、あなたが持っているフォーム
C = V^T V.
を持っている Cを取ることができるように、そして、あなただけの、同じランクN_AまでCを回復することができます一方、
A = U D U^T,
、あなたがそれらの2を比較
A = B^T C B.
を持って、あなたは
を持っています210B V^T = U D^{1/2},
Dが対角であるため(おそらくAは複素固有値を持たないため)
上記の式は、最小二乗でVに対して解くことができます。
これらすべてのソルバーは、すべての主要なプログラミング言語で実装されています。たとえば、Pythonではnumpyライブラリです。
ありがとう@Moonwalker。素晴らしい説明。私はちょうどこの式を得ることができませんでした "BV^T = UD^{1/2}、"あなたはそれをより明確にしますか? –
A = BCB^T、C = V^TV => A = BV^TVB^T ;一方、A = U D U Tであるので、B V^T V B^T = U D U^T、=> B V^T = U \ sqrt {D} – Moonwalker
申し訳ありません。しかし、別の方法で私の質問をさせてください。 VとV^Tは何ですか(行列分解でそれらを得ましたか?)。最終的な方程式 "B V^T = U \ sqrt {D}"では、V B^TとU^Tはどうなるでしょうか。また、「B V^T = U D^{1/2}」である最後の式からCをどのように結びつけるのか、そして最後に行列間の演算は何ですか(それは内部または外部行列積ですか)? –
あなたは 'C = B 'B'、' C = B' AB'またはサンプルCを完全に無作為に...そして他の多くのものを**それぞれが何を表すかを正確に特定せずに答えはありません** 。 – lejlot
ありがとう@lejlot。 matirx Aは本の中で必要な関係の種類を示しています。例えば、書籍 "ee"は本 "cc"の前提条件です。そしてAを本の間の前提条件の関係を示す有向グラフとして見ることができます –