機械学習コミュのPCA/SVD

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mixiユーザー 2006年08月10日 10:13

PCA, SVDのtutorialを紹介します。　この二つが、K-means clusteringともかかわりが深かったのは初めて知りました。　

Principal Component Analysis and Matrix Factorizations for Learning
http://crd.lbl.gov/~cding/PCAtutorial/

Nathan Srebroさんの博士論文
（Max-margin matrix factorization）
http://people.csail.mit.edu/nati/Publications/thesis.pdf

2006年のSIGIRで見かけたLatent Semantic Indexing (SVDを用いる)の論文です。

Latent semantic analysis for multiple-type interrelated data objects
http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=1148214&type=pdf&coll=portal&dl=ACM&CFID=3224123&CFTOKEN=71943551

NMF and PLSI: equivalence and a hybrid algorithm
http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=1148295&type=pdf&coll=portal&dl=ACM&CFID=3224123&CFTOKEN=71943551

Tensor space model for document analysis
http://portal.acm.org/ft_gateway.cfm?id=1148287&type=pdf&coll=portal&dl=ACM&CFID=3224123&CFTOKEN=71943551

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