matlab的素描代码-MatrixProductPCA:我们的论文“矩阵产品的单遍PCA”的代码

matlab的素描代码矩阵产品PCA 概述 我们考虑以下问题：设A和B为两个大小为d×n的矩阵（假定太大而无法容纳在主存储器中），目标是使用几个矩阵找到其乘积A ^ TB的秩r近似传递数据。 天真的方法是先计算A ^ TB，然后执行截断的SVD。 该算法具有O（n ^ 2 d）时间和O（n ^ 2）内存的问题，并且难以在大规模设置中进行扩展。 另一种选择是直接运行幂方法，而无需显式计算产品。 这需要访问数据矩阵O（r）次，并可能导致巨大的磁盘IO开销。 针对此问题，我们提出了两种有效传递算法的Spark实现： LELA和OnePassPCA 。 LELA是S. Bhojanapalli等人提出的两遍算法。 在他们的论文中。 OnePassPCA ， OnePassPCA是一种单遍算法，因此可以在矩阵来自实时数据流时使用。 它实现了本文提出的算法SMP-PCA （代表流矩阵乘积PCA）。 注意： OnePassPCA和SMP-PCA引用相同的单遍算法。 OnePassPCA是旧名称。 该目录遵循典型布局：源文件位于/src/main/scala 这是说明LELA （上部）和OnePass