稀疏广义特征值问题的分解算法
摘要：稀疏广义特征值问题在许多标准和现代统计学习模型中都有应用，包括稀疏主成分分析、稀疏Fisher判别分析和稀疏典型相关分析。然而，这个问题很难求解，因为它是NP困难的。在本文中，我们考虑了一种新的分解方法来解决这个问题。具体来说，我们使用随机或/和交换策略来找到一个工作集，并对变量的小子集进行全局组合搜索。我们考虑了二分搜索方法和坐标下降方法来解决二次分数规划子问题。此外，我们对所提出的方法进行了一些理论分析。我们的实验表明，所提出的方法在准确性方面显著且一致地优于现有的解决方案。
作者：Ganzhao Yuan, Li Shen, Wei-Shi Zheng
论文ID：1802.09303
分类：Numerical Analysis
分类简称：cs.NA
提交时间：2019-03-05