数据挖掘原理与应用-以石油勘探开发为例 课件 8.4 SVD矩阵分析_第1页
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文档简介

8.4SVD矩阵分析SVD

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析了解SVD当Term-DocumentMatrix创建完成，使用

SVD算法进行矩阵分析SVD通过强调强的相关关系并过滤掉噪声来实现矩阵降维经过压缩后，少量有用的维度或语义模式被留下，大量噪声将被过滤掉SVD

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析SVD实现原理算法将矩阵分解成3个矩阵r=rank(X)<=min(m,n)U：每个单词在语义空间的坐标

VT：每篇文章在语义空间的坐标Σ表示Term-DocumentMatrix语义空间的有效维度是多少SVD

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析SVD实现原理在很多情况下，前10%甚至更少的奇异值的平方和就占全部奇异值平方和的90%以上前k个奇异值来近似描述矩阵一般取90%SVD

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析实例SVD

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析实例只取权重大的前几维，忽略噪声文档的第0维表示文档长度单词的第0维表示出现该词的文档数量中心化：每列都减去第0维均值形成稠密矩阵，增加内存和计算量避免中心化忽略第0维SVD

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