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文档简介
数据量较大,计算速度和存储空间的限制,无法使用完整的矩阵。因此,矩阵填充(matrxe)方法被广泛地应用于矩阵处理中,以处理缺失数据和大量的零值元素。矩阵填充是指计算矩阵的缺失值或者自零k项最大的奇异值(SVD),得到一个k维重构矩阵X。从原始矩阵中随机选取一组样本θ={j1,j2,...,jj}j1jj代表的大小为k×t的投影矩阵P,其中t为随机样本的样本数量。估计矩阵Y,如下所示:X’,其中,将缺失的部分替换为估计矩阵Y中的对应项,如下所示:我们进行了一系列实验。我们使用UCI数据集进行实验,数据的大小为MSERMSE实验结果表明,本文所提出的方法(S)统的方法(ipute)具有更低的误差,并且在处理大型矩阵时,其计算开销和运行时间更短,可以更好地处理实际问题。
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