Intel MKL SVD PCA降维

llllppppjjjj 2013-09-26 03:18:45
哪位大牛使用的Intel的MKL来实现SVD（奇异值分解），从而达到PCA降维的目的呢？
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llllppppjjjj 2013-10-11
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llllppppjjjj 2013-10-09
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llllppppjjjj 2013-09-28
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Randomized_SVD_GPU:尝试使用pytorch及其gnu功能加快随机化SVD（奇异值分解）的速度
同时，GNU工具如OpenBLAS和MKL（Intel Math Kernel Library）也可以提升CPU上的矩阵运算性能。虽然这些库主要优化了CPU计算，但在某些情况下，结合PyTorch的GPU加速，可以实现整体计算速度的进一步提升。 为了验证...
Eig.zip_C特征分解_VC E_eig_特征值分解 c++_矩阵分解代码
在C++中，可以通过如Boost.uBlas或Intel MKL这样的接口来使用它们。 3. **动态链接库的构建**： - 如果"压缩包子文件的文件名称列表"仅包含"Eig"，可能是包含了实现特征值分解功能的动态链接库（.dll或.lib文件）...
lapack 线性代数包
3. **矩阵因式分解**：LAPACK 支持多种矩阵因式分解，包括LU、QR、Cholesky、SVD（奇异值分解）等。这些分解在许多线性代数问题中是基础，如求逆、行列式计算和最佳低秩近似。 4. **优化问题**：LAPACK 包含了一些...
【基于PCA的人脸识别算法】从QR分解到PCA，再到人脸识别
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种很常用的根据变量协方差对数据进行降维、压缩的方法。它的精髓在于尽量用最少数量的维度，尽可能精确地描述数据。  PCA对数据进行降维的过程可以用下面这个...
从QR分解到PCA，再到人脸识别（c++实现）
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种很常用的根据变量协方差对数据进行降维、压缩的方法。它的精髓在于尽量用最少数量的维度，尽可能精确地描述数据。  PCA对数据进行降维的过程可以用下面这...
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