The column vectors of T and D are o

The column vectors of T and D are orthonormal bases of a k-dimensional vector space; S is a diagonal matrix with the Eigenvalues of M in descending order. In other words, dimensions in which the data differs the most come first, dimensions in which the data differs little come last. By truncating each of the SVD output matrices to the respective first r k columns, we obtain a low rank representation that approximates the original term-document Matrix: T0 m×rS0 r×r(D0 n×r)T ≈ M.

Kết quả (Việt) 1:

Các vectơ cột của T và D là hệ các căn cứ của một không gian vectơ chiều k; S là một ma trận chéo với tuyến M trong thứ tự giảm dần. Nói cách khác, trong đó các dữ liệu khác với hầu hết các kích thước đến đầu tiên, kích thước trong đó các dữ liệu khác với ít đến cuối. Bằng cách cắt bớt mỗi SVD ma đầu ra đến đầu tiên tương ứng r k cột, chúng ta có được một đại diện xếp hạng thấp xấp xỉ ma thuật ngữ-tài liệu gốc: T0 m × rS0 r × r (D0 n × r) T ≈ M.

Kết quả (Việt) 2:

Các vectơ cột của T và D là cơ sở trực giao của một không gian vector k chiều; S là một ma trận đường chéo với các giá trị riêng của M trong thứ tự giảm dần. Nói cách khác, kích thước trong đó các dữ liệu khác với các kích thước đến nhất đầu tiên, trong đó các dữ liệu khác ít đi cuối cùng. ? Bằng cách cắt bỏ mỗi của các ma trận đầu ra SVD cho r đầu tiên tương ứng cột k, chúng ta có được một đại diện cấp bậc thấp xấp xỉ với Matrix hạn tài liệu gốc: T0 m × rS0 r × r (D0 n × r) T ≈ M.