6. 以上代码使用CSR(Compressed Sparse Row)格式创建了一个稀疏矩阵。data中的元素对应于矩阵中的非零元素,而row_indices和col_indices则定义了这些元素在矩阵中的位置。 步骤4: 计算矩阵的逆 # 计算稀疏矩阵的逆inverse_matrix=inv(sparse_matrix) 1. 2. 这里调用了inv函数来计算稀疏矩阵的逆。注意,并不是所有...
0,1,2,2])col=np.array([0,2,2,0,1])data=np.array([1,1,2,3,4])sparse_matrix=csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))print("原始稀疏矩阵:")print(sparse_matrix)# 求稀疏矩阵的逆矩阵inverse_matrix=inv(sparse_matrix)print("稀疏矩阵的逆矩阵:")print(inverse...
因为行列式不为 0,所以称 A 为非奇异矩阵(non-singular matrix)。 将矩阵A的逆(inverse)保存到矩阵C中。 打印矩阵C。 打印矩阵A和C的乘积。仔细观察,你会看到乘积是一个单位矩阵(identity matrix),也就是一个所有对角线元素都为 1,所有其它元素都为 0 的矩阵。请注意,输出中打印出的不是精确的 1 和 0。
[c]*getMatrixDeternminant(getMatrixMinor(m,0,c)) return determinant def getMatrixInverse(m): determinant = getMatrixDeternminant(m) #find matrix of cofactors cofactors = [] for r in range(len(m)): cofactorRow = [] for c in range(len(m)): minor = getMatrixMinor(m,r,c) ...
稀疏矩阵(sparse matrix)是指有很多元素值为零的矩阵。在分解后,我们可以处理稀疏矩阵,而不是原始的具有大量非零元素的密集矩阵(dense matrix)。在本文中将介绍三种矩阵分解技术——LUP 分解、特征分解(eigen decomposition)和奇异值分解(singular value decomposition)(SVD)。
说明： 稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则...
非负矩阵分解 NMF(non-negatie matrix factorization)是另一种用于数据集变换的无监督学习,与 PCA 相似其目在于降维以及提取有用特征。NMF 试图将每个数据点分解成一些分量的加权求和,然而与 PCA 不同的是,PCA 使用的是正交分量,把数据点解释成为数据方差。而 NMF 中将要分解的系数均为非负值,也就是说所有被分解...
inverse_transform()将降维后的数据转换成原始数据 IncrementalPCA 的使用例程如下: # Demo of sklearn.decomposition.IncrementalPCAfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.decompositionimportIncrementalPCA, PCAfromscipyimportsparse# Youcans, XUPTX, _ = load_digits(return_X_y=True)print(type(X))# ...
在本章中,我们将讨论无监督学习的实际应用。 我们的目标是训练模型,这些模型要么能够重现特定数据生成过程的概率密度函数,要么能够识别给定的新样本是内部数据还是外部数据。 一般而言,我们可以说,我们要追求的特定目标是发现异常,这些异常通常是在模型下不太可能出现的样本(也就是说,给定概率分布p(x) << λ,其中λ...
If you’re using arrays to store each word of a corpus, then by applying lemmatization, you end up with a less-sparse matrix. This can increase the performance of some machine learning algorithms. The following image presents the process of lemmatization and representation using a bag-of-words...