sparse-matrix

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    計算稀疏成對距離矩陣R

    我有一個NxM矩陣，我想計算M點之間的歐幾里得距離矩陣。在我的問題中，N約爲100,000。由於我打算將這個矩陣用於k-最近鄰算法，我只需要保持最小距離，所以得到的矩陣非常稀疏。這與例如dist()的結果相反，這將導致密集的矩陣（並且對於我的尺寸N可能存在存儲問題）。 迄今爲止我發現的kNN包（knnflex，kknn等）都顯示爲使用密集矩陣。另外，Matrix包不提供成對距離功能。 接近我的目標
    r distance sparse-matrix knn 2011-04-06

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    稀疏矩陣中聚類元素的距離度量標準

    我嘗試使用K-means基於大約1200個二進制變量對大約12000個元素進行聚類。傳統的距離度量標準（歐洲人，曼哈頓，漢明，萊文斯坦）都沒有產生令人滿意的結果。 我設計了以下指標。 DIST（X，Y）= P的最小（X = 0 | Y = 1） P（Y = 0 | X = 1） 有沒有人使用類似的方法來這類問題？使用這個指標有沒有明顯的缺陷？我對數據挖掘相對較新，希望得到任何反饋。 感謝
    cluster-analysis data-mining distance sparse-matrix k-means 2011-03-09

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    密集線性代數的應用

    密集線性代數的常見實際應用是什麼？ 使用線性代數作爲人類和計算機之間的通用語言，可以很容易地描述和高效計算許多問題。多數情況下，雖然這些系統需要解決稀疏矩陣，而不是密集型之一。違反此規則的常見應用程序是什麼？ 我很好奇社區是否應該投入更多時間來改進DLA包，如LAPACK。誰在計算受限的應用程序中使用LAPACK？誰使用LAPACK來解決需要並行性的大問題？ 具體而言，由於密集線性代數能力不足，目
    linear-algebra sparse-matrix lapack 2011-03-11

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    在Java中使用鏈表來表示一個稀疏矩陣

    我正在做一個小程序來表示稀疏矩陣（一個有很多元素等於零的矩陣）。它代表像this第108頁（我認爲看這個數字就足以理解它），它使用鏈表。 [如果你理解了數字不要閱讀本段]必須存儲的零隻不同的元素，保存行和元素的列，如下鏈接它們。矩陣的第一個元素必須具有它的維度;它鏈接到一個節點，該節點表示具有不同零元素的第一行，並且該元素鏈接到兩個節點：矩陣本身的元素（鏈接在右側）和下一行的元素不爲零。這樣，整個
    java sparse-matrix 2011-03-24

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    C，針對稀疏2d矩陣的數據結構的問題

    我在想如果我知道元素將是短類型，我可以使用什麼數據結構來創建稀疏2d矩陣。我打算使用鏈表，但元素類型（短）有什麼區別？如果元素將是整型而不是短型，那麼它將如何改變數據結構？
    c sparse-matrix 2011-03-25

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    scipy.sparse矩陣上的逐點運算

    是否可以將numpy.exp或類似的點運算符應用於scipy.sparse.lil_matrix或其他稀疏矩陣格式中的所有元素？ import numpy from scipy.sparse import lil_matrix x = numpy.ones((10,10)) y = numpy.exp(x) x = lil_matrix(numpy.ones((10,10))) #
    python scipy sparse-matrix 2011-03-25

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    如何使用CUDA爲塊lanczos算法乘上稀疏矩陣（over gf（2）field）？

    我有一個關於block lanczos算法（Montengro版本）的學術項目。我在設計block lanczos的算法時遇到了一個問題，任何人都可以建議我爲這個算法中出現的稀疏矩陣乘以什麼路徑。它們可以大約1M×1M。我有GT 330m cuda與我啓用GPU。
    cuda gpu sparse-matrix multiplication 2011-03-25

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    matlab：稀疏矩陣分解

    我是一個初學matlab的人。我有一個示例代碼。我想了解這段代碼片段發生了什麼。 Sample.m n=60;%Number of division of length m=84;%Number of division of time N=2*m*n+m+n; A=spalloc(N,N,4*N); // A is a Matrix for j=1:m if(massdot(j)>=0
    matlab matrix sparse-matrix 2011-03-28

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    Matlab - 稀疏矩陣系統分辨率

    我參與了類型爲Ax = b的系統的解析，其中A是方形稀疏矩陣，x是unknows的向量（我必須計算它），b是對於最後一個元素是1的所有零的向量excpet。 矩陣A的最後一行用於標準化，因此用1來滿足。 該系統的解決方案是概率，因此必須遵守條件0<x(i)<1。 爲了解決該系統，使用了Matlab命令x = A \ b;。 該方法似乎工作得很好，但有一個特殊情況，向量x也包含負值。爲矩陣A的任何元
    matlab linear-algebra sparse-matrix markov-chains 2011-03-30

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    三維稀疏矩陣實現？

    我發現了一個相當不錯的稀疏矩陣實施C＃http://www.blackbeltcoder.com/Articles/algorithms/creating-a-sparse-matrix-in-net。 但是，因爲我在三維座標系統工作，我需要一個稀疏矩陣實現，我可以用它來映射三維座標系統。 細節：我在內存中存儲了大量的原始形狀數據，如立方體。我確實有大量的（大約3000萬），並且我有大量空（零）條
    3d sparse-matrix 2011-03-31
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