文献

J-GLOBAL ID：202002227564126077   整理番号：20A1624570

顔縮小を用いたロバストな主成分分析【JST・京大機械翻訳】

Robust principal component analysis using facial reduction

著者 (4件)： Ma Shiqian (Department of Mathematics, University of California, Davis, CA, USA) ,  Wang Fei (Division of Optimization and System Theory, Department of Mathematics, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Wei Linchuan (Department of Combinatorics and Optimization, Faculty of Mathematics, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Wolkowicz Henry (Department of Combinatorics and Optimization, Faculty of Mathematics, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： Optimization and Engineering  (Optimization and Engineering)
巻： 21  号： 3  ページ： 1195-1219  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2047A  ISSN： 1389-4420  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分的に観測されたデータ行列に対するロバストな主成分分析(RPCA)のための新しいアプローチを導入した。目的は,低ランク行列とスパース行列の合計としてデータ行列を復元し,errattic雑音(異常値)を除去する。この問題は,一般的にNP困難であることが知られている。RPCAを解くための古典的手法は凸緩和を考慮することである。そのような発見的方法は,スパース成分を促進するために,[数式:原文を参照]ノルム部分を有する低ランク成分を促進する核ノルム部分の(加重)和の最小化を含む。これは,現代の一次法によって効率的に解くことができる,よく構造化された凸問題をもたらす。しかし,一次法は,しばしば低精度解を与える。さらに,ノルムの加重和から成るノルムを使用する発見的方法は,各ノルムが別々に使用されたとき,いくつかの利点を失う可能性がある。本論文では,元のNP困難RPCAモデルの新しい非凸型および非平滑再定式化を提案した。新しいモデルは,冗長な半定値円錐制約を加え,PALMアルゴリズムを用いて小さな部分問題を解いた。各サブ問題は,サイズを大幅に削減できる顔低減技法のための曝露ベクトルをもたらす。これは,高レベル精度を得るために,効率的なアルゴリズムに問題を与える。このアプローチの有効性を確認する数値結果を含めた。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  ベクトル ,  冗長性 ,  発見的方法 ,  緩和現象 ,  異常値 ,  凸形 ,  定式化 ,  *主成分分析 ,  NP困難 ,  *ロバスト性 ,  ノルム ,  スパース行列
準シソーラス用語： 部分問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ロバストな主成分分析 ,  半定値円錐 ,  顔の縮小

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔 ,  縮小 ,  ロバスト ,  主成分分析