Low-Rank Representation for Incomplete Data
المؤلفون المشاركون
Yong, Longquan
Shi, Jiarong
Yang, Wei
Zheng, Xiuyun
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Low-rank matrix recovery (LRMR) has been becoming an increasingly popular technique for analyzing data with missing entries, gross corruptions, and outliers.
As a significant component of LRMR, the model of low-rank representation (LRR) seeks the lowest-rank representation among all samples and it is robust for recovering subspace structures.
This paper attempts to solve the problem of LRR with partially observed entries.
Firstly, we construct a nonconvex minimization by taking the low rankness, robustness, and incompletion into consideration.
Then we employ the technique of augmented Lagrange multipliers to solve the proposed program.
Finally, experimental results on synthetic and real-world datasets validate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shi, Jiarong& Yang, Wei& Yong, Longquan& Zheng, Xiuyun. 2014. Low-Rank Representation for Incomplete Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1044270
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shi, Jiarong…[et al.]. Low-Rank Representation for Incomplete Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1044270
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shi, Jiarong& Yang, Wei& Yong, Longquan& Zheng, Xiuyun. Low-Rank Representation for Incomplete Data. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1044270
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1044270
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر