Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clustering of Nonnegative Data and an Application to Matrix Completion

論文の概要: Clustering of Nonnegative Data and an Application to Matrix Completion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01279v1
Date: Wed, 2 Sep 2020 18:24:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 18:51:59.120072
Title: Clustering of Nonnegative Data and an Application to Matrix Completion
Title（参考訳）: 非負データのクラスタリングと行列補完への応用
Authors: C. Strohmeier, D. Needell
Abstract要約: 本研究では, それらの部分空間間の相関関係を, 一定の尺度で解析する。我々は,クラスタリングアルゴリズムを用いて,ある自然条件を満たすデータ行列上で,標準的な行列補完アルゴリズムより優れている行列補完アルゴリズムを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a simple algorithm to cluster nonnegative data lying in disjoint subspaces. We analyze its performance in relation to a certain measure of correlation between said subspaces. We use our clustering algorithm to develop a matrix completion algorithm which can outperform standard matrix completion algorithms on data matrices satisfying certain natural conditions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,不連結部分空間に非負のデータをクラスタリングする簡単なアルゴリズムを提案する。本研究では,それらの部分空間間の相関関係を,ある尺度で解析する。クラスタリングアルゴリズムを用いて,特定の自然条件を満たすデータ行列に対して,標準行列補完アルゴリズムよりも優れる行列補完アルゴリズムを開発した。

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