如何从 SVD 访问 U 和 V 矩阵

Question

我正在尝试运行 h2o.svd 通过苏打水和水在 spark cluster 中。这个过程很顺利，我可以从 h2o 命令中获取 SVD 对象，但我只能看到下面的结果。

#Exclude ID column in h2o data frame
my_svd <- h2o.svd(my_h2o_df[,2:138], nv = 10)

my_svd

Model Details:
==============

H2ODimReductionModel: svd
Model ID:  SVD_model_R_1537868492645_2
Singular values:

      sval1     sval2     sval3     sval4     sval5     sval6     sval7
1 80.821459 53.024006 40.153390 38.508806 36.984611 35.530345 33.960273
      sval8     sval9    sval10
1 33.189426 27.904307 27.607862

NULL

基本上，在 base R 中我可以使用 svd，它会在模型对象中同时提供 $d、$u、$v 的结果。

由于我是 h2o 工作流程的新手，我假设上面的 h2o 对象 return 的结果仅 $d 仅与基础 R 进行比较。我如何获得矩阵 $u 和 $v?

我的环境

Azure Databricks 云集群，最新稳定版 (Scala 2.11)
Spark 2.3.1
SparklyR 0.2.8
sparkling-water-assembly_2.11-2.3.13-全部
R-h2o 3.20.0.7
rsparkling 0.2.8

Answer 1

您可以通过以下方式获得您的 D、V 和 U：

# singular values (D)
my_svd@model$d

# singular vectors (U)
h2o.getFrame(my_svd@model$u_key$name)

# # singular vectors (V):
h2o.getFrame(my_svd@model$v_key$name)

如何从 SVD 访问 U 和 V 矩阵

How to access to U & V matrices from SVD

r

svd

h2o

sparklyr