NMF，非负矩阵分解，它的目标很明确，就是将大矩阵分解成两个小矩阵，使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。信息时代使得人类面临分析或处理各种大规模数据信息的要求，如卫星传回的大量图像、机器人接受到的实时视频流、数据库中的大规模文本、Web上的海量信息等。处理这类信息时，矩阵是人们最常用的数学表达方式，比如一幅图像就恰好与一个矩阵对应，矩阵中的每个位置存放着图像中
# 使用 Python 实现奇异谱分解（SVD）
在数据科学和机器学习的领域中，奇异谱分解（SVD）是一种重要的矩阵分解技术。通过 SVD，我们可以将复杂的数据结构简化，从而便于分析和处理。这篇文章将引导你了解如何在 Python 中实现奇异谱分解。我们将通过简单的步骤来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
在实施奇异谱分解之前，我们需要了解整个流程。以下是实现 SVD 的步骤概述：
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矩阵的奇异值分解import numpy as npaa= np.array([[1, 1], [1, -2], [2, 1]])bb=np.linalg.svd(aa)print(bb)(array([[ -5.34522484e-01, -1.11022302e-16, -8.45154255e-01], [ 2.67261242e-01, -9.486
原创
2023-01-13 00:23:47
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一、矩阵算法概述 原本在使用各种APP的时候觉得推荐算法是一个神奇的东西，恰巧要做手厅用户的前人千面，所以利用协同过滤做了手厅的基于产品的推荐模型，发现出来的产品推荐很接近，更充满好奇心，所以有了接下来各种推荐算法的学习。在各种资料中，发现了基于矩阵分解的推荐系统，学习了它的原理之后，发现矩阵算法对于推荐的效果更好且更好运用。接下来介绍矩阵分解的原理。 矩阵分解(Matrix Factorizat
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2024-04-24 15:30:59
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矩阵的奇异值分解import numpy as np
aa= np.array([[1, 1], [1, -2], [2, 1]])
bb=np.linalg.svd(aa)
print(bb)(array([[ -5.34522484e-01, -1.11022302e-16, -8.45154255e-01],
[ 2.67261242e-01, -9.48683298
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2023-06-03 13:24:03
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矩阵分析与应用引言本项目严格依据Python库文件的编写要求编写，所有功能实现的程序都储存在factorization文件夹中，实例的所有功能都封装在对象中。从外部调用可实现程序的功能，封装的矩阵功能有：矩阵行阶梯表示、矩阵的秩、矩阵的零空间、矩阵的值空间、矩阵的PLU分解、矩阵的逆、Gram-Schmidt正交化、Householder正交约简、Givens约简、URV分解还有基于这些功能实现的
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2023-09-18 16:49:39
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推荐系统的评分预测场景可看做是一个矩阵补全的游戏，矩阵补全是推荐系统的任务，矩阵分解(Matrix Factorization)是其达到目的的手段。因此，矩阵分解是为了更好的完成矩阵补全任务（欲其补全，先其分解之）。之所以可以利用矩阵分解来完成矩阵补全的操作，那是因为基于这样的假设：假设UI矩阵是低秩的，即在大千世界中，总会存在相似的人或物，即物以类聚，人以群分，然后我们可以利用两个小矩阵相乘来还
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2023-06-02 23:04:45
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矩阵分解 (matrix decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular Value Decompostion)-
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2024-01-08 14:34:21
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# 使用奇异谱分解（Singular Spectrum Decomposition, SSD）进行时间序列分析
在进行时间序列分析时，奇异谱分解（SSD）是一种强大的工具。它能够有效地从时间序列中提取出潜在的信号成分，例如趋势、季节性以及噪声。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现奇异谱分解的过程。
首先，让我们看一下实现SSD的基本步骤。我将这些步骤整理成一个表格，方便你理解流程。
# Python矩阵特征分解的实现方法
## 1. 简介
矩阵特征分解是将一个方阵分解为一组特定形式的矩阵的运算，常见的矩阵特征分解有特征值分解和奇异值分解。在Python中，我们可以使用NumPy库来实现矩阵特征分解。本文将以特征值分解为例，向你介绍Python中如何实现矩阵特征分解。
## 2. 特征值分解流程
首先，让我们来了解一下特征值分解的流程。特征值分解是将一个方阵A分解为两个
原创
2023-10-21 10:47:41
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# 稀疏矩阵分解与 Python 实现
稀疏矩阵分解是机器学习和数据挖掘中的重要技术，尤其是在推荐系统、图像处理和自然语言处理等领域。稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，这种矩阵的特点使得计算和存储变得高效，而矩阵分解则能够帮助我们从中挖掘出潜在的结构。
## 稀疏矩阵的应用
在推荐系统中，用户与物品之间的交互可以表示为稀疏矩阵，矩阵中的每一个元素代表了用户对某个物品的评分。当我们希望为用户推
## Python矩阵正交分解的实现步骤
为了帮助你了解如何实现Python矩阵正交分解，我将为你提供一份详细的教程。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后逐步说明每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[计算特征值和特征向量]
B --> C[选择主成分]
原创
2023-09-22 00:09:15
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# 实现蝶形矩阵分解的完整指南
在这篇文章中，我们将学习如何在Python中实现蝶形矩阵的分解。蝶形矩阵广泛用于信号处理和数值计算，尤其在快速傅里叶变换（FFT）中。下面是整个实现的流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解蝶形矩阵的基础知识 |
| 2 | 设置Python环境 |
| 3 | 编写蝶形矩阵生成函数 |
主要基于论文：Algorithms for Non-negative.Daniel D. Lee and H. Sebastian Seung. NIPS 2000.矩阵的应用：科学研究中的很多大规模数据的分析方法都是通过矩阵形式进行有效处理的(图像/文本/音频)，为高效处理这些通过矩阵存放的数据，一个关键的必要步骤便是对矩阵进行分解操作。通过矩阵分解，一方面将描述问题的矩阵的维数进行削减，另一方
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2024-02-11 13:54:52
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>>> row = [2,2,3,2]>>> col = [3,4,2,3]>>> c = sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6))>>> printc.toarray()[[0 0 0 0 0 0][0 0 0 0 0 0][0 0 05 20][0 030 0 0][0
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2023-09-11 16:58:33
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前记最近在做机器学习数据的预处理，用到了一些矩阵的处理，非常方便简单，在此记录一下。 主要是numpy包的使用。矩阵初始化mixtraxs = numpy.zeros([3, 3]) #sentence 矩阵初始化 3×3的0矩阵矩阵的点乘m = numpy.array(wordvec_column) //矩阵竖列
n = numpy.array(wordvec
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2023-05-28 16:16:34
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p导语：上次发过一篇关于“python打造电子琴”的文章，从阅读量来看，我们公众号的粉丝里面还是有很多对音乐感兴趣的朋友的。于是，今天我们也发一个与音乐相关的推送。学过笛子，洞箫的朋友都知道，弹奏音乐的时候我们要按照简谱演奏。因为关于乐曲的信息全部在简谱里面。音调，音量，节奏。这些都是演奏音乐是最重要的元素。今天，作为技术人。我们就用python爬虫批量下载简谱图片。开发工具：python3.6.
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2023-10-19 22:51:15
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言归正传，回到今天的主题--LU分解。LU分解在本质上是高斯消元法的一种表达形式。敲重点：LU变换实质上是将A通过初等行变换变成一个上三角矩阵，其变换矩阵就是一个单位下三角矩阵。下面为大家介绍LU的分解步骤，并给一道例题做详细解答，同时用python进行编程，需要python代码的可以下文复制粘贴，也可以回复关键词：LU分解，获取代码文件。LU分解就是将系数矩阵A转变成等价
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2023-11-08 07:10:19
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# 蝶形矩阵分解：一种高效的数据处理方法
## 引言
在大数据时代，处理和分析复杂的数据变得越来越重要。蝶形矩阵分解（Butterfly Matrix Decomposition）是一种有效的数据处理技术，它在信息处理、图像处理和信号处理中被广泛应用。本文将通过案例和代码示例来深入探讨蝶形矩阵分解的基本概念及其在Python中的实现。
## 蝶形矩阵分解是什么？
蝶形矩阵分解是一种具有层次
目录1.矩阵分解（矩阵乘法）1.1矩阵分解算法思想1.2矩阵乘法的计算2.梯度下降2.1梯度下降算法思想2.2梯度下降求解步骤2.3梯度下降的详细推导过程2.4梯度下降经典例题3.矩阵分解算法推导3.1常规推导公式3.2正则项介绍3.3加正则项的推导公式4.矩阵分解python代码实现 1.矩阵分解（矩阵乘法）1.1矩阵分解算法思想首先举一个关于矩阵分解的例子。 现让五位使用者对四种商品的性价比
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2023-10-28 10:50:55
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