回答
我假設你想得到矩陣A
的簡化版本。
這是通過使用PCA
,搜索它來完成的。例如,如果你想簡化的矩陣A
有K
尺寸:
[m, ~] = size(A);
Sigma = 1.0/m .* A' * A;
[U, S, ~] = svd(Sigma);
newA = zeros(size(A, 1), K);
for i = 1:size(A, 1),
for j = 1:K,
x = A(i, :)';
projection_k = x' * U(:, j);
newA(i, j) = projection_k;
end
end
end
所以矩陣newA
將是A
縮小版本K
尺寸。
您最好搜索一下PCA
。
我有很多數據集相關(社交網絡系統)。我喜歡用戶數據集減少的用戶和列。我在matlab中使用這個代碼但不工作,K變量中的錯誤 –
K是維數。如果你的數據最初有10個維度,而你想把它減少到2,那麼K = 2。我認爲你對PCA一無所知,最好研究它而不是僅僅使用代碼。 – SamuelNLP
你可以打電話給我skype幫我嗎,skypeid = tarraharshad –
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所以你想找到一個簡化矩陣'A'的SVD? –
是的。我需要在SVD(A)之後找到A矩陣和S矩陣之間的關係。 –
在SVD之後從矩陣中移除行和列對我來說沒有任何意義。你是否想在去除奇異值後找到一個**較低的**近似值? – rayryeng