多元正态补缺(若在启动窗口中输入了建模类型为“名义型”或“有序型”的“数值”列则不可用。)
多元 SVD 补缺(若在启动窗口中输入了建模类型为“名义型”或“有序型”的“数值”列则不可用。)
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奇异值分解将观测矩阵 X 表示为 X = UDV‘,其中,UV 是正交矩阵,D 是对角矩阵。
“多元 SVD 补缺”实用工具中默认使用的 SVD 算法是稀疏 Lanczos 方法,亦称隐式重新启动的 Lanczos 双对角化方法 (IRLBA)。请参见 Baglama and Reichel (2005)。该算法执行以下计算:
2.
针对观测矩阵 X 执行 SVD 分解。
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