【摘 要】
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大规模矩阵降维和分解是数据分析的核心问题之一,在工程领域应用广泛,如图像分割、文本分类、数据挖掘,然而,传统的矩阵分解方法(如SVD、谱分解)计算复杂度高,不适用于大规模
【机 构】
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郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系航空经济发展河南省协同创新中心;
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关计划(152102210345);河南省教育厅科学技术研究重点项目资助计划(14A520060);郑州市普通科技攻关计划项目(20130783)
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大规模矩阵降维和分解是数据分析的核心问题之一,在工程领域应用广泛,如图像分割、文本分类、数据挖掘,然而,传统的矩阵分解方法(如SVD、谱分解)计算复杂度高,不适用于大规模矩阵处理.近些年来,随机逼近方法用来发现大规模矩阵的低维近似,有效地降低了计算复杂度,是当今的研究热点.围绕基于随机逼近的大矩阵降维方法展开论述,介绍了矩阵降维中的抽样策略、CUR分解、Nystrom方法、随机逼近方法,比较研究了这些方法的优缺点.对重要的随机逼近方法开展了一些图像试验分析.最后,进行了总结并讨论了一些方向的可行性.
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