問題タブ [matrix-decomposition]

Eclipse C++ で Eigen ライブラリを使用しています。関数によって生成された Schur 因子分解 X = U T U'RealSchurを並べ替え、並べ替えられた Schur 行列 TS と X = US * TS * のような累積直交変換 US を返すために使用できるメソッドまたは関数があるかどうか疑問に思います。私たち'

私が欲しいのは、MATLAB 関数「ordschur」に似たものです: http://de.mathworks.com/help/matlab/ref/ordschur.html

よろしくお願いします。

マトリックスでSVDを実行した後、指定したn値ごとに縮小されたマトリックスを作成する関数を作成したいと思います（Rの関数はまだ得意ではありません）。

たとえば、これは私が今持っているものの R コードです。

ここで、行列の因数分解から元の行列に移動するには、ブルート フォースと無知を介して、次のように動作します。

今後は、大きなマトリックスでこれを実行できるようにしたいと考えており、因子の数を指定できるようにしたいと考えています。したがって、スコアを 1:n で合計する代わりに、それを行う関数が必要です。

Matlab で「LU 分解」を計算する方法はいくつかあります。これが1つです：

しかし、私の先生はfor、MATLAB で使用するとプログラムの効率が低下する可能性があると教えてくれました。for彼は、より少ないsを使用して LU 分解を計算するように私たちに言いました。彼は、必要なインデックスを使用せずに見つけることができfor、その後、まったく使用する必要のないいくつかのトリックを使用できると述べforました。

私の最初の質問は次のとおりです: を使用forすると、プログラムの速度が本当に低下しますか? 2 番目の質問は、必要なインデックスを配列に格納し、forループの代わりに使用するにはどうすればよいですか?

0 と 1 の行列があり、そのランクを計算したいと考えています。1 つのアプローチは、おおよその分解を計算し、いくつかの小さなしきい値を超えるピボットの数を返すことです。

これは通常、合理的に選択されたしきい値のランクと等しくなりますが、2 つの定義は数学的に同等ではありません。ランクの数学的定義に従って計算する最良の方法は何ですか?

私を正しい軌道に戻すための簡単なアドバイスを探しています。sparse.coo_matrix に格納されている非常にまばらな入力行列 (情報の約 25% が埋められ、残りは 0) がある問題の解決策に取り組んでいます。

データセットからこの配列を作成し、他のオプションをいじる作業を行った後、現在、NMF モデルフィッター関数を次のように定義しています。

さて、問題は私の出力が 0 の値を正しく考慮していないように見えることです。0 だった値は 1 未満の値にぶつかり、既知の値は実際の値からかなり変動します (すべてのデータは 1 から 10 の間の評価です)。誰かが私が間違っていることを見つけることができますか? scikit のドキュメントから、nndsvd の初期化を使用すると、空の値が正しいことを説明できると思いました。出力例:

経験豊富な ML コーダーが提供できるアドバイスに感謝します!

私はマトリックスを持っており、それを低周波数から高周波数の制限を持つさまざまなマトリックスに分解したいと考えています。お気づきのように、ウェーブレット変換を使用して実行できます。1D 信号について以下の図のようなものを見つけました。MATLAB を使用して 2D 行列に対して同様の手順を実行したいと考えています。さまざまなレベルの低周波から高周波成分を持つさまざまな行列に分解したいと考えています。

ただし、データの抽出に問題がある場合は、マトリックス ツール ボックスを使用しました。

MATLAB を使用してこれを行うにはどうすればよいですか?