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Tutorial Latent Semantic Indexing
Wie gehe ich vor?
Ausgangspunkt: Matrix A
- Quadratische Matrix bilden:
für die Berechnung von T: Yt=AA'
für die Berechnung von D: Yd=A'A
- Eigenwerte berechnen von Yt und Yd:
Die Matrixgleichung (A-λE)x = 0 beschreibt ein n-dimensionales Eigenwertproblem.
Dabei steht λ für den Eigenwert der Matrix A, x für den Eigenvektor der
Matrix A zum Eigenwert λ.
A-λE wird charakteristische Matrix von A genannt.
Wir benutzen für die Berechnung die Umformungen
- A x = λx (x ist ein Vektor!)
- det(Y-λE)=0
- Nullstellen des daraus resultierenden Polynoms berechnen (pq-Formel)
Nullstellen=Eigenwerte λi
n=Anzahl der Eigenwerte
- S berechnen
Die Anzahl der Eigenwerte von T und D ist unterschiedlich. Für die Berechnung von S gilt: m=min(t,d) (d.h. man nimmt nur die Eigenwerte von T und D, die beiden Matrizen zugrundeliegen).
Die Singulärwerte erhält man, indem man die positive Wurzel aus den Eigenwerten zieht. Diese ordnet man in absteigender Folge in der Diagonalmatrix S an. Es gibt in dieser Matrix keine negativen Werte!