词-文档矩阵谱共聚类的随机SVD近似
原文标题：Randomized SVD Approximations for Spectral Co-Clustering of Word-Document Matrices
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论文针对词-文档矩阵的归一化谱共聚类中 SVD 计算代价高的问题，提出两种随机近似方法：随机投影 SVD 与部分 SVD 结合逐元素随机采样。实验表明两者均能降低运行时间，但效果依赖矩阵稀疏性：随机投影法更稳定可靠，采样法在稠密矩阵上更有用，对稀疏文本数据收益有限。研究建议根据数据结构选择近似方法。
- 问题
- 词-文档矩阵谱共聚类依赖 SVD，高维数据上计算代价高。
- 方法
- 提出随机投影 SVD 与部分 SVD 结合逐元素随机采样两种近似，对比其在不同稀疏度下的表现。
- 结果
- 两者均降低运行时间；随机投影法更稳定，采样法仅在稠密矩阵上更有用
- 影响
- 文本聚类可按矩阵稀疏度选近似方法，稀疏文本数据收益有限，别盲目替换 SVD。
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