論文の概要: An iterative coordinate descent algorithm to compute sparse low-rank approximations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14608v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 13:11:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 12:48:15.810894
• Title: An iterative coordinate descent algorithm to compute sparse low-rank approximations
• Title（参考訳）: 疎低ランク近似計算のための反復座標降下アルゴリズム
• Authors: Cristian Rusu
• Abstract要約: 与えられたデータ行列からいくつかの疎結合な主成分を構築するための新しいアルゴリズムについて述べる。 本論文では,各データセットのスパース主成分を抽出するアルゴリズムの性能について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.271697531183735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we describe a new algorithm to build a few sparse principal components from a given data matrix. Our approach does not explicitly create the covariance matrix of the data and can be viewed as an extension of the Kogbetliantz algorithm to build an approximate singular value decomposition for a few principal components. We show the performance of the proposed algorithm to recover sparse principal components on various datasets from the literature and perform dimensionality reduction for classification applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,与えられたデータ行列からスパース主成分を数個構築する新しいアルゴリズムについて述べる。 このアプローチはデータの共分散行列を明示的に作成するものではなく、いくつかの主成分の近似特異値分解を構築するためのkogbetliantzアルゴリズムの拡張と見なすことができる。 本稿では,文献から各種データセット上のスパース主成分を復元するアルゴリズムの性能を示し,分類応用のための次元性低減を行う。

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