如何在 SVD 函数后从主矩阵中删除行和列？答案

【问题标题】：how to remove rows and cols from main matrix after SVD function?如何在 SVD 函数后从主矩阵中删除行和列？
【发布时间】：2015-05-26 08:02:25
【问题描述】：

我有：

 A =
 1     2     3
 2     4     5
 5     5     5

和

[U S V]=svd(A)

如何从 SVD 函数中去除 A 矩阵的维数？

【问题讨论】：

所以你想找到一个降维矩阵A的SVD？
是的。我需要在 SVD(A) 之后找到 A 矩阵和 S 矩阵之间的关系。
在 SVD 之后从矩阵中删除行和列对我来说没有任何意义。在移除奇异值之后，您是否想找到A 的较低等级近似值？

标签： c# matlab mathnet-numerics

【解决方案1】：

我假设您想获得矩阵A 的简化版本。

这是通过使用PCA 完成的，搜索它。例如，如果您希望简化矩阵 A 具有 K 维度：

[m, ~] = size(A);

Sigma = 1.0/m .* A' * A;
[U, S, ~] = svd(Sigma);

newA = zeros(size(A, 1), K);

for i = 1:size(A, 1),
    for j = 1:K,
        x = A(i, :)';
        projection_k = x' * U(:, j);
        newA(i, j) = projection_k;
    end
end
end

因此矩阵newA 将是A 的简化版本，具有K 维度。

你最好搜索一下PCA。

【讨论】：

我有很多数据集相关（社交网络系统）。我喜欢用户数据集减少用户和列。我在 matlab 中使用此代码但不起作用，K 变量中的错误
K 是维度。如果你的数据原本有 10 个维度，而你想把它减少到 2，K = 2。我认为你对 PCA 一无所知，最好学习它而不是只使用代码。
你能在 Skype 上给我打电话寻求帮助吗，skypeid=tarraharshad