Singular value decomposition and principal component analysis
Citation: Wall, Michael E., Andreas Rechtsteiner, Luis M. Rocha."Singular value decomposition and principal component analysis". in A Practical Approach to Microarray Data Analysis. D.P. Berrar, W. Dubitzky, M. Granzow, eds. pp. 91-109, Kluwer: Norwell, MA (2003). LANL LA-UR-02-4001. Also available in the arXiv.org e-Print archive and in Adobe Acrobat (.pdf) format. Abstract. This chapter describe
TruncatedSVD
TruncatedSVD# class sklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, *, algorithm='randomized', n_iter=5, n_oversamples=10, power_iteration_normalizer='auto', random_state=None, tol=0.0)[source]# Dimensionality reduction using truncated SVD (aka LSA). This transformer performs linear dimensionality reduction by means of truncated singular value decomposition (SVD). Contrary to PCA, this estimato
すべてがMFになる - Fire and Motion
すべてがFになる，映像化するみたいですね．犀川創平も西之園萌絵も配役がイメージと違って一部で話題になっていました．さて，最近テンソル分解を使った論文をよく見かけるのですが，いまだにきちんと整理できずにいます．テンソルかわいいよ，テンソル． そこで，まずは行列分解(matrix factorization, matrix decomposition)を整理してみようと思います．行列の分解手法というと線形代数的な観点からは簡単に思いつくだけでも 固有値分解 LU分解 コレスキー分解 などがありますが，これらは分解前の行列と分解後の行列が一致する(たとえばA=LU)方法です．一方で，機械学習やデータマイニング界隈（特にレコメンデーション等）で出てくる行列分解というのは，大規模データや関係性データの中から低ランクの構造を抽出することや次元圧縮を目的としています．なので，正確に言うならば，行列分解と
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