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综合分析介绍了在线性与非线性数据约化两方面的最新工作:对线性 情形,讨论了列分块矩阵奇异值分解的结构分析和稀疏低秩逼近方法与算法; 对非线性情形,研究了非线性降维与流形学习的方法.这些问题均为数据挖掘 与机器学习领域极受关注的研究课题.
线性低秩逼近与非线性降维
【摘 要】
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综合分析介绍了在线性与非线性数据约化两方面的最新工作:对线性 情形,讨论了列分块矩阵奇异值分解的结构分析和稀疏低秩逼近方法与算法; 对非线性情形,研究了非线性降维与流形学习的方法.这些问题均为数据挖掘 与机器学习领域极受关注的研究课题.
【机 构】
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浙江大学数学系,Department of Computer Science and Engineering
【出 处】
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中国科学(A辑:数学)
【发表日期】
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2005年03期
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