異常值自識別的低秩矩陣補全方法
摘要：低秩矩陣補全的相關(guān)問題在機器學(xué)習、圖像處理、視頻去噪等領(lǐng)域受到極大關(guān)注,在假設(shè)數(shù)據(jù)低秩的情況下,使用矩陣補全可以估計缺失數(shù)據(jù)的值,得到滿足約束條件情況下最接近目標矩陣的結(jié)果矩陣。然而,在加入非高斯噪聲的情況下,目前大部分矩陣補全算法的魯棒性并不理想。為了增加矩陣補全算法的魯棒性并避免算法過擬合,討論了幾種較為經(jīng)典的矩陣補全算法,并提出了一種新的魯棒性矩陣補全方法。該算法可以識別異常值的位置并用近似數(shù)據(jù)替換異常數(shù)據(jù),降低異常值對算法的影響,增加精確度。模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果均顯示,該算法在處理數(shù)據(jù)被高斯噪聲毀壞的情況下有較好的魯棒性和準確性。
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