奇异值分解和潜在语义分析

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奇异值分解是一种矩阵分解技术,如果将列看作特征,SVD也能看作是一种降维技术。如果将数据先进行标准化之后,再进行SVD操作,其左奇异向量U就是主成分得分,右奇异向量V就是主成分负载。但SVD的优势恰恰在于不进行标准化,当我们处理高维稀疏数据(例如文本数据)时,标准化会使矩阵不再稀疏,影响计算效率。所以一般是用SVD直接对原始数据进行操作。得到U的第一列是平均值的意义,U的后几列才有区别各样本的功能。

在文本挖掘中,潜在语义分析(LSA)假设在词项和文档之间有一个潜在语义层,词汇和语义产生关联,文档也和语义产生关联。这样通过语义概念,可以将词项和文档放在一个语义空间中观察分析。进一步我们可以将语义所为词项的“主成分”放到数据挖掘中进行分析。LSA的一般过程是先构造词项-文档矩阵(其转置为文档-词项矩阵,视需要而定),再计算TFIDF值,然后用SVD来分解这个矩阵,得到的奇异向量就是潜在语义。U的第一列可以认为是词项在文档中的平均出现频率,V的第一列可以认为是文档中包含的词项频率,我们更有兴趣的是后几列。关于SVD和LSA有一份精彩的入门文档,下面的R代码就是对该文档的模仿,但是SVD得到的结果却和文档不同,我很奇怪为什么会这样。(使用的数据