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PHPにSVD実装はありますか？

圧縮された画像は3倍の大きさです...

画像に対して svd を実行し、小さい特異値を破棄して (かなり大きいですが)、行列を再度掛け合わせて圧縮画像を取得します。圧縮された画像は白黒で、元の画像よりも大きくなります。どこで失敗しますか？

特定の行列のヌル空間 (Ax=0 の解空間) を見つけようとしています。2 つの例を見つけましたが、どちらも動作しないようです。さらに、そこに到達するために彼らが何をしているのか理解できないため、デバッグできません。誰かが私にこれを説明してくれることを願っています。

ドキュメント ページ ( numpy.linalg.svd、およびnumpy.compress) はわかりにくいです。C = [A|0]これを行うには、行列を作成し、縮小された行階層形式を見つけ、行ごとに変数を解決することで学習しました。これらの例では、それがどのように行われているかを理解できないようです。

助けてくれてありがとう！

ウィキペディアの例と同じである私のサンプルマトリックスは次のとおりです。

メソッド（ここにあります、およびここにあります）：

試してみると、空の行列が返されます。

Octave と R を使用して、単純な行列を使用して SVD を計算し、2 つの異なる答えを得ています。コードを以下に示します。

R

オクターブ

私は Octave と R の両方に慣れていないので、最初の質問は、これを正しく行っているかということです。もしそうなら、どれが「正しい」ですか？どちらも正しいですか？また、numpy でこれを試し、LAPACK 関数 dgesdd および dgesvd を直接呼び出しました。Numpy は Octave に似た答えをくれ、LAPACK 関数を呼び出すと R に似た答えが返ってきます。

ありがとう！

C ++のスパースSVDソルバーを知っている人はいますか? 私の問題には、列/行がゼロになっている可能性のある条件の悪い行列が含まれています。私のデータは、Harwell-Boeing スパース形式である uBLAS マトリックスに格納されています。

見つけるのに苦労しています：

SVD ソルバー

1. スパース行列を操作できる SVD ソルバー。Lapackはこれを行うことができないようですか？関数に疎行列を渡し、疎行列を出力したいと考えています。
2. 結果を再結合する方法... x=b(A^-1) から xs を読み取ることができるように。これは x=(b)(v.(d^-1).(u^t)) になると思います

GSLから次の2つのステップを再現したいと考えています

また、C++ で FORTRAN ライブラリをラップする方法もわかりません。PROPACK c/c++ バインディングはどこにありますか?

編集 1: PROPACK に問題があります。PROPACK はスパース行列を出力しますか? 「V(LDV,KMAX): DOUBLE PRECISION array」として V を出力するようです。そうでないことを意味するのはどれですか？

これはSVD分解用に書いたコードですが、正しい出力が得られました.しかし、圧縮された画像のサイズは元の画像よりも大きいため、svd画像が圧縮されたかどうかを計算する方法は、画像のサイズを取得したことを意味しますsvd 反復を適用した後のディスクは、元のイメージより大きくなります。

singular values of a matrix in R主成分を取得し、princomp（x）も作成して結果を比較したい

princomp（）が主成分を与えることを私は知っています

質問

$ d、$ u、および$ v（の解）から主成分を取得するにはどうすればよい s = svd(x)ですか？

64ビットMacでsvdlibcをコンパイルしようとしています。makeファイルを実行すると、エラーメッセージが返されます。

これはあまり意味がありません。

makeファイルは次のとおりです。

makeファイルを編集して-marchフラグを変更すると、コンパイルを続行できますが、リンクは次のように失敗するようです。

誰かがこれをしましたか？または、代わりに使用する必要がある別のsvdライブラリはありますか？（大きなスパース行列の場合？）

編集：porneLは問題を発見したようです。makefileの一番上の行を次のように変更します。

コンパイル作業。結果はまだテストされていませんが、非常に有望に見えます。

svd(XTR)にも同様の問題があります

データは次のようになります。

svd を適用すると、次のようになります。

その投稿の答えに続いて、彼らは次のことを提案します：

しかし、V1 1 は何を意味するのでしょうか???

重複の可能性:
R での svd と princomp の比較

Rで2つのメソッド（princomp（）と相関行列のsvd）を使用してPCAを実行する方法

次のようなデータセットがあります。

だから私はこれをやっています：

2 番目の方法では、「C:\data_25_1000.txt」の相関行列があるとします。これは次のとおりです。

この相関行列の svd も計算し、次の結果を得ました。

私の質問は、$d、$u、および $v を使用して主成分を取得するにはどうすればよいですか? prcomp() を使用できますか?? もし、どうやって？