特征值和特征向量 A mathbf x lambda mathbf x ，这里， A in mathcal R n times n ， mathbf x in mathcal R n times ， lambda in mathcal R ， lambda 是特征值， mathbf x 是对应的特征向量。因此特征值分解： AW W Sigma ， A W Sigma W 。最后，将 W 中的 n ...
2017-07-04 16:08 0 1717 推荐指数：
转载请注明出处：电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD，即奇异值分解，在自然语言处理中，用来做潜在语义分析即LSI，或者LSA。最早见文章 An introduction to latent ...
潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。 基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。 LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF-IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性 ...
0 - 特征值分解（EVD） 奇异值分解之前需要用到特征值分解，回顾一下特征值分解。 假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵（$A=A^T$），则可以被分解为如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
奇异值分解 特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵。 奇异值分解基本定理：若 $ A$ 为 $ m \times n$ 实矩阵, 则 $ A$ 的奇异值分解存在 $A=U \Sigma V^{T ...
奇异值分解(SVD) 特征值与特征向量 对于一个实对称矩阵\(A\in R^{n\times n}\)，如果存在\(x\in R^n\)和\(\lambda \in R\)满足： \[\begin{align} Ax=\lambda x \end{align} \] 则我们说 ...
文档链接：http://files.cnblogs.com/files/bincoding/%E5%A5%87%E5%BC%82%E5%80%BC%E5%88%86%E8%A7%A3.zip 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 版权声明： 本文由LeftNotEasy发布 ...
；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精 ...
在很多线性代数问题中，如果我们首先思考若做SVD，情况将会怎样，那么问题可能会得到更好的理解 ...
