矩阵分解（Matrix Factorization）简单说就是将原始矩阵拆解为数个矩阵的乘积。在一些大型矩阵计算中，其计算量大，化简繁杂，使得计算非常复杂。如果运用矩阵分解，将大型矩阵分解成简单矩阵的乘积形式，则可大大降低计算的难度以及计算量。这就是矩阵分解的主要目的。而且，对于矩阵的秩的问题，奇异性问题，特征值问题，行列式问题等等，通过矩阵分解后都可以清晰地反映出来。另一方面，对于那些大型的数值计算问题，矩阵的分解方式以及分解过程也可以作为计算的理论依据。MADlib提供了低秩矩阵分解和奇异值分解两种矩阵分解方法。 矩阵分解（Matrix Factorization）简单说就是将原始矩阵拆解为
阅读背景：
MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（6）——数据转换之矩阵分解
来源：互联网
分享到：
