| 缺失信息的主成份分析 |
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| 引用本文： | 陶敏,唐诚.缺失信息的主成份分析[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2013,33(1):96-100. |
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| 作者姓名： | 陶敏 唐诚 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学理学院,江苏南京,210023 |
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| 基金项目： | 南京邮电大学青蓝计划(NY210049)资助项目 |
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| 摘 要： | 关于缺失的信息的主成份分析已经受到越来越多学者的关注.针对此问题,文中提出了一个新模型.通过对原模型做等价变形,转化成可分凸规划.然后,考虑到其具有特殊结构,采用交替方向法求解.该方法的优点是可以充分利用问题的特殊结构,使得求解过程中每个子问题都具有显式解.仿真结果证明该方法与一些经典的一阶方法相比更加有效.
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| 关 键 词： | 交替方向法 矩阵分解 低秩矩阵 核范数 |
Principal Component Analysis with Partial Observations |
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| TAO Min
,
TANG Cheng.Principal Component Analysis with Partial Observations[J].Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications,2013,33(1):96-100. |
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| Authors: | TAO Min TANG Cheng |
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| Institution: | College of Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China |
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| Abstract: | |
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