728x90 반응형 sparsity1 [CS246] Dimensionality Reduction (4) - CUR Decomposition Motivation실제 세계에서 데이터행렬(data matrix)은 매우 희소하다. (very sparse)그러나 SVD로 분해하여 얻은 2개의 singular vector U, V는 sparse 하지 않다.물론 Σ는 sparse하지만 U와 V에 비해 너무 크기가 작기 때문에 메모리 측면에서 별로 도움이 되지 않는다. 이런 이유로 행렬을 sparsity를 유지하면서 (의미있게) 분해할 필요가 있다.CUR DecompositionCUR 분해의 목표는 ‖M−CUR‖F 의 값을 최소화 하는 것이다.C는 column에서 랜덤하게 r개 뽑은 컬럼벡터, R은 row에서 랜덤하게 r개 뽑은 로우벡터가 된다.U는 C와 R의 교집합으로 이루어진 정방행렬.. 2023. 10. 11. 이전 1 다음 728x90 반응형
