【摘 要】
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不同于采样矩阵近似方法,设计了一种基于随机循环矩阵投影来实现矩阵的近似.首先,利用随机采样得到一个初始矩阵的近似轮廓,然后构造循环嵌入矩阵,将该循环矩阵作为投影矩阵,
【机 构】
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太原理工大学大数据学院,山西 晋中030600烟台大学计算机与控制工程学院,山东 烟台264005;
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不同于采样矩阵近似方法,设计了一种基于随机循环矩阵投影来实现矩阵的近似.首先,利用随机采样得到一个初始矩阵的近似轮廓,然后构造循环嵌入矩阵,将该循环矩阵作为投影矩阵,从而将输入数据空间的初始轮廓嵌入到一个低维的特征子空间上,最后在特征子空间上进行奇异值分解,从而扩展了传统的Nystr?m方法.与其他典型的矩阵近似方法相比,所设计的Nystr?m方法具有时间复杂度低、重构精度高的优点.最后通过实验证实了所设计的循环矩阵投影方法的有效性,可以实现对传统Nystr?m方法的有效扩展.
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