Clustering Large Graphs via the Singular Value Decomposition

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Eecient Singular Value Decomposition via Improved Document Sampling Eecient Singular Value Decomposition via Improved Document Sampling

Singular value decomposition (SVD) is a general-purpose mathematical analysis tool that has been used in a variety of information-retrieval applications. As the size and complexity of retrieval collections increase, it is crucial for our analysis tools to scale accordingly. To this end, we have studied the application of a new theoretically justiied SVD approximation algorithm to the problem of...

متن کامل

Dynamic Document Clustering Using Singular Value Decomposition

Incremental document clustering is important in many applications, but particularly so in healthcare contexts where text data is found in abundance, ranging from published research in journals to day-to-day healthcare data such as discharge summaries and nursing notes. In such dynamic environments new documents are constantly added to the set of documents that have been used in the initial clus...

متن کامل

پیشنهاد روش جدیدی برای محاسبه polynomial singular value decomposition ) psvd )

در این پایان نامه به معرفی روشهای مختلف محاسبه psvd می پردازیم. بخشی از این روشها به بررسی روشهای مختلف محاسبه psvd در مقالات مطالعه شده می پردازد که می توان به محاسبهpsvd با استفاده از الگوریتمهای pqrd و pevd و sbr2 و محاسبه psvd براساس تکنیک kogbetliantz و روش پارامتریک برای محاسبه psvd اشاره نمود. بخش بعدی نیز به بررسی روشهای مستقیم پیشنهادی محاسبه psvd برای ماتریسهای 2×2و2× n و n×2 و 3× n و...

15 صفحه اول

Parallel Singular Value Decomposition via the Polar Decomposition

A new method is described for computing the singular value decomposition (SVD). It begins by computing the polar decomposition and then computes the spectral decomposition of the Hermitian polar factor. The method is particularly attractive for shared memory parallel computers with a relatively small number of processors, because the polar decomposition can be computed efficiently on such machi...

متن کامل

Biclustering via sparse singular value decomposition.

Sparse singular value decomposition (SSVD) is proposed as a new exploratory analysis tool for biclustering or identifying interpretable row-column associations within high-dimensional data matrices. SSVD seeks a low-rank, checkerboard structured matrix approximation to data matrices. The desired checkerboard structure is achieved by forcing both the left- and right-singular vectors to be sparse...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Machine Learning

سال: 2004

ISSN: 0885-6125

DOI: 10.1023/b:mach.0000033113.59016.96