matrix-decomposition

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B = M*A*Nの行列演算を探しています。ここで、Aはいくつかの一般正方行列で、MとNは検索したい行列です。 Bの列はAの対角線になります。最初の列は主対角線であり、2番目の対角は主から1だけシフトされています。 MATLABの構文で： A = [1, 2, 3 4, 5, 6 7, 8, 9] と B = [1, 2, 3 5, 6, 4 9, 7,

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保存されたW行列を使用した分類のためのマトリックス分解の適用

トピック分析を実行するためにtf-idf入力に対してNMF分解を実行しています。 def decomp(tfidfm, topic_count): model = decomposition.NMF(init="nndsvd", n_components=topic_count, max_iter=500) H = model.fit_transform(tfidfm)

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与えられたLU分解と<code>LU*x=b</code>よう<code>b</code>定数の<code>L</code>と<code>U</code><a href="http://en.wikipedia.org/wiki/LU_decomposition">LU decomposition</a>とベクトルを考えると定数

のベクトルにより、線形方程式系を解き、機能に建てxを発見しているがありますか？ X = functionName(L,U,b) LとUの両方で、我々はGaussian eliminationプロセスを使用せずにforward and backward substitutionで直接解決することができる三角行列を扱っていることに注意してください - のようなものを意味します。編集：この線形方程

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<a href="https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Transform.html" rel="nofollow">the documentation of Eigen's Transform class</a>でcomputeScalingRotationとcomputeRotationScaling

の違いは何である、ほぼ同一の署名を有する2つのメンバー関数があります void computeRotationScaling(RotationMatrixType*, ScalingMatrixType*) const void computeScalingRotation(ScalingMatrixType*, RotationMatrixType*) const 両方の機能は、同一の文書

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共用フィルタのユーザおよびアイテムマトリクスの潜在的特徴モデルの値はどのようなものですか？

推奨システムの評価行列を分解すると、評価行列はP * t（Q）と書くことができ、Pはユーザ係数行列を表し、Qは項目係数行列を表す。 Qの次元は、アイテムのランク*数として書くことができます。私は、Q行列の値が実際にアイテムの重さなどの何かを表しているのだろうかと疑問に思っていますか？また、Q行列の隠れパターンを見つける方法はありますか？

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EigenvalueDecompositionは、私は3×3行列の固有ベクトルを計算するapache.commons.math3ライブラリを使用している間違った固有ベクトル

を返しますが、固有ベクトルを計算するための固有分解法は、間違った結果を返す： double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.createRealMatrix(matrix); Eigen