mysvd ,S&P 500 returns and Market Portfolio returns ,mysvd, 如标题所示，目的是将矩阵进行PCA分析最终得到 降维 后的新主成分，对于特征值特征向量的提取方法是通过svd。 代码和函数名称定义如下/如图所示. function [Xm,U,L]=pca . Buy MSI B350M GAMING PRO b350 gaming plus x370 gaming plus AMD AM4 Motherboard DDR4 USB3.0 SATA III M.2 online today!
0 · MYSVD: Large scale sparse Singular Vector Decomposition (SVD)
1 · GitHub
2 · MATH2071: LAB 9: The Singular Value Decomposition
3 · Singular Value Decomposition wrapper for supervised PCA —
4 · Adjustable Robust Singular Value Decomposition: Design,
5 · mysvd : Singular Value Decomposition wrapper for supervised PCA
6 · matlab mysvd代码解释,关于使用SVD进行PCA主成分提取的代码
7 · mySVD : Singular Value Decomposition (SVD) as an example of
8 · Zhejiang University
9 · S&P 500 returns and Market Portfolio returns
Ang `mysvd`, isang software package para sa Large Scale Sparse Singular Value Decomposition (SVD), ay nananatiling isang mahalagang tool sa iba't ibang larangan tulad ng data science, machine learning, at computational mathematics. Ang artikulong ito ay naglalayong suriin ang `mysvd` nang detalyado, simula sa mga pangunahing detalye nito hanggang sa mga posibleng aplikasyon at mga kaugnay na konsepto. Saklaw din nito ang mga posibleng hamon at solusyon sa paggamit ng `mysvd`, pati na rin ang paghahambing sa iba pang mga pamamaraan ng SVD.
Introduksyon sa mysvd
Ang `mysvd-0.53.tar.gz`, na inilabas noong Pebrero 21, 2010, ay isang implementasyon ng Singular Value Decomposition (SVD) na partikular na idinisenyo para sa malalaking sparse matrices. Ang "sparse matrix" ay isang matrix kung saan karamihan sa mga elemento ay zero. Ang SVD ay isang fundamental matrix factorization technique na ginagamit upang mabawasan ang dimensionality ng data, mag-extract ng mga importanteng features, at magsagawa ng iba pang mga analysis.
Mahalaga ang `mysvd` dahil sa kakayahan nitong humawak ng malalaking dataset na karaniwang hindi kaya ng mga tradisyonal na SVD algorithm. Ang kakayahang ito ay ginagawang perpekto para sa mga aplikasyon kung saan ang data ay napakalaki at karamihan ay zero, tulad ng text analysis, recommendation systems, at image processing.
Mga Pangunahing Detalye at Pagtitiyak
* Release Date: Pebrero 21, 2010
* Bersyon: 0.53
* Arkitektura: Nakasulat para sa 64-bit na makina, ngunit inaasahang magko-compile din sa 32-bit na makina. (Kailangan ng testing para kumpirmahin.)
* Layunin: Large Scale Sparse Singular Value Decomposition (SVD)
Pagsipi ng mysvd
Kung gagamitin ang software na ito sa anumang pananaliksik o proyekto, mahalaga na magbigay ng tamang citation. Karaniwan, kasama sa citation ang pangalan ng software (`mysvd`), bersyon (0.53), at ang petsa ng paglabas (Pebrero 21, 2010). Kung mayroong tiyak na artikulo o publikasyon na nauugnay sa `mysvd`, dapat ding isama iyon sa citation. Ito ay pagkilala sa mga developer at nagbibigay ng kredito sa kanilang kontribusyon.
Ang Singular Value Decomposition (SVD): Isang Pangkalahatang-ideya
Bago sumisid nang mas malalim sa `mysvd`, mahalagang maunawaan muna ang SVD. Sa madaling salita, ang SVD ay isang paraan ng pag-decompose ng isang matrix `A` sa tatlong iba pang matrices: `U`, `Σ`, at `Vᵀ`. Ang equation ay ganito:
`A = U Σ Vᵀ`
Kung saan:
* `A` ay ang orihinal na matrix na gusto nating i-decompose.
* `U` ay isang unitary matrix (ang mga column ay orthonormal eigenvectors ng `AAᵀ`). Ang mga column nito ay tinatawag na "left singular vectors."
* `Σ` ay isang diagonal matrix na naglalaman ng mga "singular values" ng `A` sa decreasing order. Ang mga singular values ay ang square roots ng eigenvalues ng `AAᵀ` o `AᵀA`.
* `V` ay isang unitary matrix (ang mga column ay orthonormal eigenvectors ng `AᵀA`). Ang mga column nito ay tinatawag na "right singular vectors."
* `Vᵀ` ay ang transpose ng matrix `V`.
Kahalagahan ng SVD
Ang SVD ay isang napakalakas na tool na may maraming aplikasyon, kabilang ang:
* Dimensionality Reduction: Sa pamamagitan ng pagpili lamang ng pinakamalaking `k` singular values at ang mga kaukulang singular vectors, maaari nating tinatayang irepresenta ang orihinal na matrix `A` gamit ang mas kaunting impormasyon. Ito ay kilala bilang "truncated SVD" at ginagamit upang mabawasan ang dami ng data na kailangan upang irepresenta ang isang matrix, habang pinapanatili pa rin ang karamihan sa mahalagang impormasyon. Ito ang prinsipyo sa likod ng Principal Component Analysis (PCA).
* Latent Semantic Analysis (LSA): Ginagamit sa natural language processing upang matukoy ang mga latent (nakatago) na relasyon sa pagitan ng mga salita at dokumento.
* Recommender Systems: Ginagamit upang magrekomenda ng mga produkto o serbisyo batay sa mga kagustuhan ng mga gumagamit.
* Image Compression: Ginagamit upang mabawasan ang laki ng mga imahe nang hindi gaanong nakokompromiso ang kalidad.
* Noise Reduction: Ang SVD ay maaaring gamitin upang i-filter ang ingay mula sa data.
* Solving Linear Systems: Ginagamit upang lutasin ang mga linear system ng equation, lalo na kapag ang matrix ay singular o malapit sa singular.
Bakit Mahalaga ang Sparse SVD?
Sa maraming tunay na mundo na aplikasyon, ang data ay madalas na sparse. Ang ibig sabihin nito ay karamihan sa mga elemento ng matrix ay zero. Halimbawa, sa isang matrix na kumakatawan sa mga relasyon sa pagitan ng mga gumagamit at mga produkto (tulad ng sa isang recommender system), karamihan sa mga entry ay magiging zero, dahil ang bawat user ay nakabili lamang ng maliit na bahagi ng lahat ng magagamit na produkto.
mysvd ASUS has made the endurance of the battery life on the "Max" series for a long use. And now, with the new ASUS Zenfone Max Plus (M1), this simplistic smartphone aims for heavy users. And joining the bandwagon of .The official price of the ASUS Zenfone Max Plus (M1) smartphone in the Philippines is ₱11,995.00. It is now available in ASUS stores, authorized .
mysvd - S&P 500 returns and Market Portfolio returns