线性低秩逼近与非线性降维

被引：7

作者：

张振跃

查宏远

机构：

[1] 浙江大学数学系

[2] Department of Computer Science and Engineering 杭州

[3] The Pennsylvania State University

[4] University Park

[5] PA

来源：

基金：

中国国家自然科学基金;

关键词：

奇异值分解; 低秩逼近; 稀疏逼近; 非线性降维; 流形学习; 子空间整合; 数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

O241.6 [线性代数的计算方法];

学科分类号：

摘要：

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.

引用

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