Questions marquées «matrix-decomposition»

La décomposition matricielle fait référence au processus de factorisation d'une matrice en un produit de matrices plus petites. En décomposant une grande matrice, on peut exécuter efficacement de nombreux algorithmes matriciels.

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Pourquoi PCA de données au moyen de SVD des données?
Cette question concerne un moyen efficace de calculer les principaux composants. De nombreux textes sur l'ACP linéaire préconisent l'utilisation de la décomposition en valeurs singulières des données casewise . Autrement dit, si nous avons des données et que nous voulons remplacer les variables (ses colonnes ) par des composants principaux, …
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Mise à jour de la décomposition SVD après l'ajout d'une nouvelle ligne à la matrice
Supposons que j'ai une matrice dense de taille , avec décomposition SVDDans Je peux calculer la SVD comme suit: .AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Si une nouvelle -ème ligne est ajoutée à , peut-on calculer la nouvelle décomposition SVD sur la base de l'ancienne (c'est-à-dire en utilisant , et ), sans …
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Comment choisir un nombre optimal de facteurs latents dans la factorisation matricielle non négative?
Étant donné une matrice Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , la factorisation matricielle non négative (NMF) trouve deux matrices non négatives Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} et Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (c'est-à-dire avec tous les éléments ≥0≥0\ge 0 ) pour représenter la matrice décomposée comme: V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, WW\mathbf …
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Expliquez comment `eigen` aide à inverser une matrice
Ma question concerne une technique de calcul exploitée dans geoR:::.negloglik.GRFou geoR:::solve.geoR. Dans une configuration de modèle mixte linéaire: où et sont respectivement les effets fixes et aléatoires. En outre,Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e b Σ = cov ( Y )ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Lors de l'estimation des effets, il est nécessaire de calculer qui peut normalement …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Pourquoi la non-négativité est-elle importante pour les systèmes de filtrage / recommandation collaboratifs?
Dans tous les systèmes de recommandation modernes que j'ai vus qui reposent sur la factorisation matricielle, une factorisation matricielle non négative est effectuée sur la matrice utilisateur-film. Je peux comprendre pourquoi la non-négativité est importante pour l'interprétabilité et / ou si vous voulez des facteurs clairsemés. Mais si vous ne …
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Calcul / estimation rapide d'un système linéaire de bas rang
Les systèmes d'équations linéaires sont omniprésents dans les statistiques de calcul. Un système spécial que j'ai rencontré (par exemple, dans l'analyse factorielle) est le système Ax=bAx=bAx=b où A=D+BΩBTA=D+BΩBTA=D+ B \Omega B^T Ici DDD est une matrice diagonale n×nn×nn\times n avec une diagonale strictement positive, ΩΩ\Omega est une matrice semi-définie positive …
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