GSVD | R Documentation |
Dada a matriz A
de ordem nxm
, a decomposicao de valor singular generalizada (GSVD), envolve a utilizacao de dois conjuntos de matrizes quadradas positivas de ordem nxn
e mxm
, respectivamente. Estas duas matrizes expressam restricoes impostas, respectivamente, nas linhas e colunas de A
.
GSVD(data, plin = NULL, pcol = NULL)
data |
Matriz usada para a decomposicao. |
plin |
Peso para as linhas. |
pcol |
Peso para as colunas. |
Se nao for utilizado plin ou pcol, sera calculada como a decomposicao em valor singular usual.
d |
Autovalores, isto e, vector linha com os valores singulares da decomposicao. |
u |
Autovetores referentes as linhas. |
v |
Autovetores referentes as colunas. |
Paulo Cesar Ossani
Marcelo Angelo Cirillo
Abdi, H. Singular Value Decomposition (SVD) and Generalized Singular Value Decomposition (GSVD). In: SALKIND, N. J. (Ed.). Encyclopedia of measurement and statistics. Thousand Oaks: Sage, 2007. p. 907-912.
data <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12), nrow = 4, ncol = 3)
svd(data) # decomposicao de valor singular usual
GSVD(data) # GSVD com os mesmos resultados anteriores
# GSVD com pesos para linhas e colunas
GSVD(data, plin = c(0.1,0.5,2,1.5), pcol = c(1.3,2,0.8))
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