多层低秩矩阵的因子拟合、排名分配和分区
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文研究了多层低秩（MLR）矩阵，通过对一系列矩阵进行行列重排并分解成块对角形式，以低秩的因子形式表示。研究主要围绕通过在 Frobenius 范数下使用 MLR 矩阵拟合给定矩阵的问题展开，并提出了因子拟合、秩分配以及层次化行列划分等解决方法。同时，附带开源软件包实现了所提出的方法。
本文介绍了一种适用于大规模数据集的矩阵分解技术，通过使用特定形式的正则化来捕获因素中的额外结构。文章提供了实用的算法来解决矩阵分解问题，并导出了给定近似解的距离与全局最优解之间的距离范围。在大数据集上，该方法在神经钙成像视频分割和高光谱压缩恢复方面表现出优势。
