轉載請注明出處：電子科技大學EClab——落葉花開http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD，即奇異值分解，在自然語言處理中，用來做潛在語義分析即LSI，或者LSA。最早見文章 An introduction to latent ...

潛在語義分析通過矢量語義空間來分析文檔和詞的關系。 基本假設：如果兩個詞多次出現在同個文檔中，則兩個詞在語義上具有相似性。 LSA使用大量文本構成矩陣，每行表示一個詞，一列表示一個文檔，矩陣元素可以是詞頻或TF-IDF，然后使奇異值分解SVD進行矩陣降維，得到原矩陣的近似，此時兩個詞的相似性 ...

0 - 特征值分解（EVD） 奇異值分解之前需要用到特征值分解，回顧一下特征值分解。 假設$A_{m \times m}$是一個是對稱矩陣（$A=A^T$），則可以被分解為如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...

奇異值分解 　　特征值分解是一個提取矩陣特征很不錯的方法，但是它只是對方陣而言的，在現實的世界中，我們看到的大部分矩陣都不是方陣。　　奇異值分解基本定理：若 $ A$ 為 $ m \times n$ 實矩陣, 則 $ A$ 的奇異值分解存在 　　$A=U \Sigma V^{T ...

奇異值分解(SVD) 特征值與特征向量 對於一個實對稱矩陣\(A\in R^{n\times n}\)，如果存在\(x\in R^n\)和\(\lambda \in R\)滿足： \[\begin{align} Ax=\lambda x \end{align} \] 則我們說 ...

文檔鏈接：http://files.cnblogs.com/files/bincoding/%E5%A5%87%E5%BC%82%E5%80%BC%E5%88%86%E8%A7%A3.zip 強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用 版權聲明： 本文由LeftNotEasy發布 ...

；不同的是，LSA 將詞和文檔映射到潛在語義空間，從而去除了原始向量空間中的一些“噪音”，提高了信息檢索的精 ...

在很多線性代數問題中，如果我們首先思考若做SVD，情況將會怎樣，那么問題可能會得到更好的理解 ...