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利用矩陣奇異值分解(SVD)進行降維
時間 2021-01-13
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一、SVD的優缺點及應用場合 1.優點:簡化數據,去除噪聲,提高算法的結果 2.缺點:數據的轉換可能難以理解 3.適用場合:數值型數據 二、SVD算法主要用途 SVD是矩陣分解的一種類型,而矩陣分解是將數據矩陣分解成多個獨立部分的過程。 1.隱性語義分析LSA 最早的SVD應用之一是信息檢索,稱爲利用SVD的方法爲隱性語義分析。在LSA中,一個矩陣是由文檔和詞語組成的。當在此矩陣上應用SVD時,就
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