MMOct, 2009
带噪观测的低秩矩阵补全:定量比较
Low-rank Matrix Completion with Noisy Observations: a Quantitative Comparison
Raghunandan H. Keshavan, Andrea Montanari, Sewoong Oh
TL;DR本文围绕低秩矩阵重构问题,重点研究在观测样本受噪声污染时的矩阵填充问题,比较了 OptSpace、ADMIRA 和 FPCA 三种最新的填充算法在单一模拟平台上的性能,并给出了数值结果。实验表明,这些优秀的算法可以用于准确重构实际数据矩阵和随机生成的矩阵。