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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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