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Optimal Sparse Singular Value Decomposition for High-Dimensional High-Order Data

In this article, we consider the sparse tensor singular value decomposition, which aims for dimension reduction on high-dimensional high-order data with certain sparsity structure. A method named sparse tensor alternating thresholding for singular value decomposition (STAT-SVD) is proposed. The prop...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:J Am Stat Assoc
Main Authors: Zhang, Anru, Han, Rungang
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2019
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8290930/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34290464
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1080/01621459.2018.1527227
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