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检索条件"主题词=Orthogonal QD with Shift method"

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排序：

Implementation of the OqdS method for Principal Component Analysis 30th

Implementation of the OQDS Method for Principal Component...

引用

30th International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques, PDPTA 2024, held as part of the World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing, CSCE 2024

作者： Chiyonobu, Miho Takata, Masami Kimura, Kinji Nakamura, Yoshimasa Graduate School of Humanities and Sciences Nara Women’s University Nara Japan Research Group of Information and Communication Technology for Life Nara Women’s University Nara Japan Faculty of Engineering University of Fukui Fukui Japan Faculty of Data Science Osaka Seikei University Osaka Japan

ISBN: (纸本)9783031856372

In this paper, we propose a method for computing partial singular values and the corresponding singular vectors. PCA (Principal Component Analysis) requires only larger singular values and the corresponding singular vectors. Generally, it is obtained by combining the bisection method and the inverse iteration method. However, there are some input matrices, such as the glued Kimura matrix, for which the inverse iteration method fails. Therefore, the OqdS (orthogonal qd with shift) method is adopted in this paper. The OqdS method can compute smaller singular values and the corresponding right singular vectors from a bi–diagonal matrix with high accuracy, in the case that the matrix is not split during the decomposition. However, usually, split occurs. Under split, it is not clear which side of the split the smaller singular values fall on. Therefore, to adopt the OqdS method to the PCA, it is necessary to consider how to deal with split. Thus, in this paper, we propose a new implementation of the OqdS method that is not effected by split. Experiments have confirmed that the method is fast while maintaining reliability. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

关键词： orthogonal qd with shift method Principal Component Analysis Singular Value Decomposition

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