svd

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    R Cran ldei：svd（V2，nu = 0，nv = unsolvable）中的錯誤：一個維數爲零

    我對R-Cran很新。我想解決帶約束的線性逆模型。我正在使用limSolve包中的ldei函數。 這是我的線性系統和約束： 甲X X = C ģX X> = H，其中G = I和H = 0。 （基本上：X> = 0） 其中： 甲中的2×2矩陣; X（nrow = 2，ncol = n）是未知向量 - （矩陣）;其中， C（nrow = 2，ncol = n）是恆定的已知矢量（矩陣）。 矩陣G是單位
    r svd 2016-02-26

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    SVD Matlab的實現

    我試圖編寫一個將矩陣分解爲SVD格式的matlab代碼。 「理論」： 要獲得U，我發現AA的特徵向量」，並獲得V，我發現A'A的特徵向量。最後，Sigma是與A相同維數的矩陣，特徵值在對角線上的根在有序序列中。 但是，它似乎沒有正常工作。 A=[2 4 1 3; 0 0 2 1]; % Get U, V [aatVecs, aatVals] = eig(A*A'); [~, aatPerm
    matlab svd 2016-02-27

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    SVD歸集[R

    我試圖使用從BCV包SVD歸集但所有的估算值相同（按列）。 這是有缺失數據的 http://pastebin.com/YS9qaUPs #load data dataMiss = read.csv('dataMiss.csv') #impute data SVDimputation = round(impute.svd(dataMiss)$x, 2) #find index of miss
    r svd imputation 2016-02-27

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    矩陣的Svd和Eigen分解

    我的問題是關於任何矩陣的奇異值和特徵分解。 對於任何矩陣A，假設我的SVD是A = UDW'，我的特徵分解是A = BCinv（B）。假設A ^（x）= B.C ^（x）inv（B），假設取實數x。 如何用SVD分解得到A ^（x）？ 感謝
    matrix-multiplication eigen svd square-root 2016-01-13

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    不能使用FactoMineR

    運行雙向列聯表對應分析它不會出現在這個表上工作，名爲MyTable： 0 1 2 3 4 5 7 Click_No 242854 91661 102 21 65 51 291 Click_Yes 48274 20785 14 2 19 4 146 但是，它適用於該表： 0 1 2 3 4 5 7 Row1 4 0 0 0 0 0
    r svd correspondence correspondence-analysis 2016-01-18

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    SVD中的一個術語文檔矩陣不給我重視我想

    我試圖在一個叫「介紹給LSA」文件複製一個例子： An introduction to LSA 在它們具有以下術語文檔的例子矩陣： 然後，他們運用SVD，並得到如下： 試圖複製這個，我寫了下面的R代碼裏面： library(lsa); library(tm) d1 = "Human machine interface for ABC computer applications" d2 = "
    r matrix text-mining svd lsa 2015-10-13

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    2D中的PCA計算原始數據中的中心點

    我試圖圍繞給定數據集創建邊界框。 因此，我的想法是使用PCA。我讀到它不會總是找到最佳解決方案，但這並不重要。 我到目前爲止所做的是我計算協方差矩陣並用它來計算這個矩陣的SVD。 比方說我們有像 [40, 20], [-40, -20],[40, -20],[-40, 20],[30, 30] 樣本輸入的協方差矩陣將成爲 [1780.0, 180.0] [180.0, 580.0] 隨着S
    center pca svd eigenvector eigenvalue 2015-12-04

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    星火MLlib RowMatrix從斯帕塞夫克託

    我試圖創建SparseVectors的RDD一個RowMatrix但我得到以下錯誤： <console>:37: error: type mismatch; found : dataRows.type (with underlying type org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector]) requi
    apache-spark sparse-matrix svd apache-spark-mllib 2016-02-06

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    使用scikit-cuda來計算奇數值分解與cuSOLVER

    我想使用scikit-cuda的包裝cuSOLVER功能，特別是我想執行cusolverDnSgesvd計算矩陣實數矩陣上的全矩陣單精度SVD。 使用代碼here和here作爲參考，我總算遠遠地得到這樣的： ​​ 但代碼不能正常工作，可能是因爲我搞亂了類型。 Traceback (most recent call last): File "/home/vektor/PycharmProj
    python cuda svd pycuda cusolver 2015-10-30

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    在ILnumerics

    ILArray<double> CU = new double[256, 256]; ILArray<double> CV = new double[256, 256]; ILArray<double> S = ILMath.svd(matrixC, CU, CV, true, true); 計算SVD雖然ILnumerics計算SVD，作爲比較的結果獲得Matlab.Bu
    svd ilnumerics 2015-11-01
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