大型稀疏矩陣的奇異值分解的Java實現

我只是想知道是否有人知道大型稀疏矩陣的奇異值分解（SVD）的Java實現？我需要執行潛在語義分析（LSA）。大型稀疏矩陣的奇異值分解的Java實現

我嘗試過來自UJMP和JAMA的軟件包，但是當行數> = 1000和col> = 500時，它們會窒息。如果任何人都可以指向我的psuedocode或其他東西，那將不勝感激。

2011-07-25 jake

幾乎相同的[另一個問題]（http://stackoverflow.com/questions/1750463/singular-value-decomposition-implementation）中的答案是嘗試[Colt]（http：//acs.lbl .GOV /〜hoschek /小馬/）。 –

好吧，Colt和JAMA中類SingularValueDecomposition的代碼幾乎完全相同。此外，代碼僅適用於m> n（行數大於列數）的情況。另外，我認爲算法沒有針對稀疏矩陣進行優化。 – jake

m> n條件並不真的打擾我。實際上，對於我來說，99.99％的時間m> n總是如此（行代表單詞和列代表文檔）。只是這個約束沒有明確記錄。 – jake

有一個list of Java numerical libraries at Wikipedia。 NIST圖書館很不錯，不幸的是它沒有處理稀疏矩陣。我對其他軟件包不太熟悉。你可以看看Colt;它的質量也很高，並且在某些操作中處理稀疏矩陣;我不知道SVD，但我想象它。我也聽說UJMP也值得一看。

編輯：很抱歉聽說UJMP不處理您的問題。我聽說這值得一看。

來源

2011-07-25 17:38:26

謝謝。該名單幫助。如果有人感興趣，apache commons數學包確實有SVD實現。它僅迭代30次，並引發異常。對代碼進行更深入的研究，並不清楚如何增加它（因爲類中的類內有類）。 – jake

大型稀疏矩陣的奇異值分解的Java實現

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