問題タブ [matrix-factorization]

mxn 行列 A から始めて、それを 2 つの行列 mxr と rxn に因数分解します。r は行列 A の次元より大きくてもかまいません。

nnmf は、r< min(size(A))

行列を 2 つの行列に因数分解する方法はありますか?

Rに疎行列があります

Rで非負行列因数分解を実行したい

data.txt は、Python を使用して作成したテキスト ファイルです。最初の列は行番号、2 番目の列は列番号、3 番目は値を指定する 3 つの列で構成されています。

data.txt

元のdata.txtには、250000x250000疎行列のデータである164009行が含まれています

私はNMFライブラリを使用しましたが、やっています

それは私にエラーを与えています：

関数内のエラー (クラス、fdef、mtable): 関数 nmf、シグネチャ "dgCMAtrix"、"missing"、"missing" の継承されたメソッドが見つかりません

誰かが私が間違っていることを理解するのを手伝ってくれますか?

コレスキー分解を介してさまざまなライブラリを使用して、正方行列の逆行列を計算しています。しかし、私の結果は私が期待していたものではありません。私は数学の専門家ではありませんが、より近い結果が得られることを期待していました。

私はMLK、マグマ、CULAライブラリを使用して、CPUとGPUの逆行列を計算しています。これらのライブラリの計算を行った後、結果が常に1つの要素で異なることに気付きました。の逆数を計算したいとしますA= [0.237306,0.000458;0.000458,0.238497]。

私が得た結果は次のとおりです。

ただし、正しい結果は次のようになります。

ご覧のとおりinv(A)[3]、残りは問題ありませんが、違います。それはコレスキー反転がどのように機能するべきですか？これは正しい/おおよその結果ですか、それともここで何か間違ったことをしていますか？

Matlab 2012 では、cholincコマンドは古いものとしてマークされています。に置き換えられるという警告メッセージが表示されicholます。今まではcholinc(A,droptol)、通常はを使用していましdroptol=1E-15た。私が使用しようとした新しいバージョンではichol(A,struct('droptol',droptol,'type','ict'))、ほとんどの場合は機能しますが、警告メッセージが表示されることがあります

これは根本的な問題ですか (つまり、問題cholincは報告されていませんでしたが)、以前とichol同じように動作させる方法はありcholincますか?

形状が570000*3000の疎行列があります。nimaで NMF を実行しようとしました (デフォルトの nmf メソッドを使用し、max_iter65 に設定しました)。ただし、nimfa は非常に遅いことがわかりました。より高速なライブラリを使用して NMF を実行した人はいますか?

C++ のプログラムで LU 因数分解 (分解、違いは何ですか?) を実行する関数またはクラスが必要です。コンパイラとして Dev-c 最新バージョン (Windows 上) を使用しています。armadillo と lapack のインストール方法はわかりましたが、非常に複雑で、少し問題があるようですhttp://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/ (ページの下部にあるように) . そのため、うまく機能し、インストールがそれほど複雑ではないライブラリ (C++) が必要です。Eigen についての例を見つけましたが、どうですか? 他の提案はありますか？

ありがとうございました

PS行列は、対角線上およびその近くで密集しており、残りは疎であり、角度（NE）に近い部分は空です。

因数分解する大きな (~25000 x 1000) 行列があります。numpy に基づいて独自のコードを作成しましたが、効率が悪く、メモリ エラーが発生し続けます。

nimfa ( http://nimfa.biolab.si/ ) をインストールして使用しようとしましたが、インストール プロセス (easy_install、pip、および git のダウンロードと実行を試行) でエラーが表示されません。しかし、それを使用して呼び出そうとするとimport nimfa、以下のエラーが発生します。nimfa の前提条件を確認しましたが、numpy と scipy 以外には何も言及されていません。

私は Windows 8 を使用しており、numpy と scipy がインストールされた Python 2.7.5 を使用しています。また、minGWをインストール（およびその後アンインストール）してこれを実行しようとしました。

何か案は？

MatrixR[m n] を 2 つの低ランク行列 (U[K m] と V[K*n])に因数分解する必要があります。これは、U と V によって R の欠損値を予測するために行います。

問題は、Rを因数分解するために因数分解法を使用できないため、因数分解の精度を高めるためMatlabに を最小化する目的関数に取り組まなければならないことです。 詳細を以下に示します。 sum-of-squared-errors

この投稿での私の質問は、確率的勾配降下法を使用して R を U 行列と V 行列に分解する際の関数 Fを最小化する方法です。Matlab

助けてくれてありがとう！