svd函数python svd函数R语言

Python问题：from scipy import linalg出错

我也遇到了这个问题，刚开始我以为是scipy包的问题，可是重新安装了个64位的还是出错，于是我就重装了numpy，这次不用pip而是自己下了一个64位的，然后安装后就能import sklearn了 =_=，so 又是scipy的import问题可能是因为其他的相关包出问题了

创新互联专注于企业成都全网营销、网站重做改版、淮安网站定制设计、自适应品牌网站建设、H5网站设计、商城开发、集团公司官网建设、成都外贸网站制作、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务，价格优惠性价比高，为淮安等各大城市提供网站开发制作服务。

Python中怎样实现奇异值SVD分解

这两个命令是完全不同的呀。

S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。

eig（A）表示求矩阵A的特征值。

所以区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。

A'表示A的转置矩阵，A'*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。

希望可以帮助你，望采纳！

python numpy svd

奇异值分解(svd) 是线性代数中一种重要的矩阵分解

在Python的numpy包里面直接调用

其中，u和v是都是标准正交基，问题是v得到的结果到底是转置之后的呢，还是没有转置的呢，其实这个也很好验证，只要再把u,s,v在乘起来，如果结果还是A 那么就是转置之后的，结果确实是这样的，但是MATLAB却与之不同，得到的v是没有转置过的

奇异值分解可以被用来计算矩阵的伪逆。若矩阵 M 的奇异值分解为

矩阵分解

为什么要进行矩阵分解？

1、从矩阵变换的角度：

将复合变换后的矩阵分解成基本变换过程。具体请看奇异值分解之矩阵变换角度。

2、从研究动机的角度:

首先要理解基变换（坐标变换）再理解特征值的本质。

1、如果一个矩阵的行列式为0（非满秩），其特征值为0，这个证明比较简单：

(单位矩阵有时候用表示，有时候用表示。)

如果，那么，进而

2、对于一个的矩阵，其 ;

3、主对角线上的元素都不为0，其他元素都为0的矩阵叫对角矩阵，对角矩阵一定是正交矩阵，即其基两两垂直。

特征值分解就是矩阵的对角化，就是可以将分解为，是由对应特征向量组成的矩阵--特征矩阵，为对角矩阵，对角线上的元素为的特征值。只有在一定条件下，一个变换可以由其特征值和特征向量完全表述，也就是说：所有的特征向量组成了空间的一组基。并不是所有方阵都可以对角化，方阵可以被对角化的条件是：

正交矩阵一定可以对角化。以三维空间为例，正交矩阵就是歪着的立方体，对角化就是把这个立方体摆正（就是让它的某一个顶点放在原点上，同时这个顶点的三条边放在三条坐标轴上）。对角矩阵就是摆正后的立方体。

机器学习中的特征值分解，往往是协方差矩阵，如PCA，所以我们要确保各个特征之间是线性无关的。

如何通俗地理解奇异值？

我们知道一个向量张成的空间是一条直线，任意实数可以得到非零向量张成的空间是一条直线。那么如果一个维空间中的向量其所张成的空间——一条直线上的点，经过一个矩阵变换到另一个的空间中依然在同一条直线上，这个直线是空间中的向量所张成的空间，只是会有对应的缩放，这个缩放的程度就是奇异值。用数学形式表达为：，是空间中的向量，是的变换矩阵，是空间中的向量，就是奇异值。

可以感觉到特征值是奇异值的特例，当m=n且和重叠的时候（方向可以不同），奇异值=特征值。

奇异值分解计算例子：

SVD（奇异值分解）Python实现：

矩阵分解为了解决传统协同过滤处理稀疏共现矩阵能力差的问题。使用矩阵分解相比传统协同过滤也提升了泛化性。

基于矩阵分解的模型又叫潜在因素模型、隐语义模型。

矩阵分解的开端是2006年的Netflix竞赛。

1、推荐系统中：

分解的是什么矩阵？共现矩阵

怎么共现矩阵分解？

1）特征值分解

要求待分解的是方阵，所以行不通

2）奇异值分解

要求待分解矩阵是稠密矩阵，而共现矩阵是稀疏矩阵，所以不行；

奇异值分解的复杂度是，复杂度很高，也不合适。

3）梯度下降法——也就是交替最小二乘法（alternating least squares，ALS），解决两个变量求解。

使用梯度下降法进行矩阵分解

（1）确定目标函数：，就是一个MSE；

（2）分别对和求偏导

（3）参数更新

（4）迭代

得到隐向量后，对某个用户进行推荐时，利用该用户的隐向量与所有物品的隐向量进行逐一内积运算，得到该用户对所有物品的得分，再进行排序，得到最终的推荐列表。

4)贝叶斯矩阵分解

2、PCA---奇异值分解

python svd主题数怎么设定

根据你的实际需要，一般有两种需要：

第一种是通过SVD进行降维，那么SVD主题数可以设置的大一点，如50-100，因为需要使用分解后的矩阵作为词向量

另一种是进行主题分析，此时应该根据你数据集的情况预估计主题数目，大约设置10-20之间。