奇異值分解與低秩矩陣近似
奇異值分解 任何實矩陣\(\textbf{A} \in \mathbb{R}^{m \times n}\)都可以分解為 $\textbf{A} = \textbf{U}\Sigma\textbf{V}^T$, (1) 其中, \(\textbf{U} \in \mathbb{R ...
原文：低秩矩陣填充|奇異值閾值算法
斜風細雨作小寒，淡煙疏柳媚晴灘。入淮清洛漸漫漫。 雪沫乳花浮午盞，蓼茸蒿筍試春盤。人間有味是清歡。 蘇軾 更多精彩內容請關注微信公眾號 優化與算法 低秩矩陣恢復是稀疏向量恢復的拓展，二者具有很多可以類比的性質。首先，稀疏是相對於向量而言，稀疏性體現在待恢復向量中非零元素的數量遠小於向量長度 而低秩是相對於矩陣而言，低秩體現在矩陣的秩遠小於矩陣的實際尺寸。其次，稀疏向量恢復問題可以轉化為基於 el ...
2020-01-06 22:07 0 5352 推薦指數：
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