Robust 주성분 분석 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
'''Robust 주성분 분석'''(RPCA)은 [[주성분 분석]] (PCA)를 데이터가 심각하게 손상되었을 경우에도 적용가능 하도록 하는 문제이다.

== 알고리즘 ==
=== 비-Convex 접근법 ===
Robust PCA 문제의 가장 성능이 좋은 알고리즘은 교차 최적화를 수행하는 알고리즘이다.<ref name="netrapalli2014non">{{저널 인용|제목=Non-convex robust PCA|저널=Advances in Neural Information Processing Systems|성=P.|이름=Netrapalli|성2=U.|이름2=Niranjan|연도=2014|권=1410|쪽=1107–1115|arxiv=1410.7660|bibcode=2014arXiv1410.7660N|성3=S.|이름3=Sanghavi|성4=A.|이름4=Anandkumar|성5=P.|이름5=Jain}}</ref> 계산 복잡도는 <math>O\left(m n r^2 \log\frac{1}{\epsilon} \right)</math>이다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|수학}}

[[분류:행렬 분해]]
[[분류:차원 축소]]