结构稀疏主成分分析
摘要：结构化稀疏主成分分析 (Structured Sparse PCA)：一种约束稀疏字典学习中字典元素稀疏模式的扩展方法。该方法基于最近引入的结构化正则化方法，与经典的稀疏先验相比，该正则化方法不仅处理稀疏性，还编码了数据的高阶信息。我们提出了一种高效简单的优化过程来解决该问题，并通过人脸识别和蛋白质复合物动力学研究的实验验证了该结构化方法相对于非结构化方法的优势。
作者：Rodolphe Jenatton (INRIA Rocquencourt), Guillaume Obozinski (INRIA Rocquencourt), Francis Bach (INRIA Rocquencourt)
论文ID：0909.1440
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2009-09-09