EVD Dualdating Based Online Subspace Learning
المؤلفون المشاركون
Jin, Bo
Jing, Zhongliang
Zhao, Haitao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Conventional incremental PCA methods usually only discuss the situation of adding samples.
In this paper, we consider two different cases: deleting samples and simultaneously adding and deleting samples.
To avoid the NP-hard problem of downdating SVD without right singular vectors and specific position information, we choose to use EVD instead of SVD, which is used by most IPCA methods.
First, we propose an EVD updating and downdating algorithm, called EVD dualdating, which permits simultaneous arbitrary adding and deleting operation, via transforming the EVD of the covariance matrix into a SVD updating problem plus an EVD of a small autocorrelation matrix.
A comprehensive analysis is delivered to express the essence, expansibility, and computation complexity of EVD dualdating.
A mathematical theorem proves that if the whole data matrix satisfies the low-rank-plus-shift structure, EVD dualdating is an optimal rank-k estimator under the sequential environment.
A selection method based on eigenvalues is presented to determine the optimal rank k of the subspace.
Then, we propose three incremental/decremental PCA methods: EVDD-IPCA, EVDD-DPCA, and EVDD-IDPCA, which are adaptive to the varying mean.
Finally, plenty of comparative experiments demonstrate that EVDD-based methods outperform conventional incremental/decremental PCA methods in both efficiency and accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jin, Bo& Jing, Zhongliang& Zhao, Haitao. 2014. EVD Dualdating Based Online Subspace Learning. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471585
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jin, Bo…[et al.]. EVD Dualdating Based Online Subspace Learning. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471585
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jin, Bo& Jing, Zhongliang& Zhao, Haitao. EVD Dualdating Based Online Subspace Learning. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471585
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-471585
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