只有来自 fancyimpute 包的 IterativeSVD 算法
项目描述
https://github.com/iskandr/fancyimpute的一个分支,仅包含其 IterativeSVD 算法。最初的 fancyimpute 项目有更多的算法需要安装 Tensorflow,由于依赖问题,这很难做到。这个最小的项目安装起来要简单得多。
安装:
pip install fancySVD
重要注意事项
(1) 本项目处于“裸机维护”模式。这意味着我们不打算添加更多的插补算法或特征(但如果我们受到启发可能会)。请报告错误,我们将尝试修复它们。此外,我们很高兴接受更多算法和/或功能的拉取请求。
用法
from fancySVD import IterativeSVD
imputed_matrix = IterativeSVD().fit_transform(matrix)
算法
IterativeSVD
:通过迭代低秩 SVD 分解完成矩阵。应该类似于Troyanskaya 等人的 DNA 微阵列缺失值估计方法中的 SVDimpute。人。
引文
由于该项目是从https://github.com/iskandr/fancyimpute中完成的工作中分叉出来的,如果您fancySVD
在学术出版物中使用,请按如下方式引用原作者:
@software{fancyimpute,
author = {Alex Rubinsteyn and Sergey Feldman},
title={fancyimpute: An Imputation Library for Python},
url = {https://github.com/iskandr/fancyimpute},
version = {0.5.4},
date = {2016},
}