我正在尝试在mahout中运行SVD作业。我有一个矩阵（比如A）创建（文档x术语）大小为372053 x 21338（21338没有独特的单词说N，372053文件说M）。所以我的矩阵A的大小（M * N）。我使用mahout运行svd，我得到了清理的特征向量（我给出了预期的等级为200说R）。现在我有一个由大小R * N创建的特征向量矩阵。
陈述SVD方程
A = U * S * V'（V'为V的转置）
我需要将矩阵A转换为新空间，以获取文档的压缩向量（我正在尝试实现LSI）
我从mahout SVD获得的输出是多少？ （我想知道上面的等式）我读mailing list我们可以从生成的特征向量矩阵中的NamedVectors得到特征值。
请指导我如何从这里开始在新空间（大小为M * R）中生成文档术语矩阵A.
非常感谢任何帮助：）
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可以找到在Mahout上使用随机SVD的LSI的良好起点here。 好的部分是该论文还描述了折叠过程，并根据svd方程明确输出格式。
该工作已集成在最新版本0.8中，可与SSVDCli作业一起使用，也可与mahout ssvd <options>