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基于三分解的矩阵补全问题求解方法

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简介：
本文提出了一种基于三分解技术解决矩阵补全问题的新方法。通过将大矩阵分解为三个较小矩阵的乘积，该方法能够高效、准确地完成数据缺失值的预测和恢复，在推荐系统等领域展现出广泛应用潜力。 在机器学习与图像处理的研究领域内，矩阵补全技术主要用于恢复一个完整的低秩矩阵。然而，在计算迭代过程中每一步都需要进行奇异值分解，如果矩阵的维度非常大，则会导致计算复杂度显著增加。为了降低这种高计算复杂度的问题，本段落将矩阵三分解的方法应用于鲁棒性的矩阵补全问题中，并利用交替方向乘子法来求解该问题。最后通过使用人脸识别的实际数据进行了数值实验，验证了所提出方法的有效性。

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  • 基于三分解的矩阵补全问题求解方法
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    本文提出了一种基于三分解技术解决矩阵补全问题的新方法。通过将大矩阵分解为三个较小矩阵的乘积，该方法能够高效、准确地完成数据缺失值的预测和恢复，在推荐系统等领域展现出广泛应用潜力。 在机器学习与图像处理的研究领域内，矩阵补全技术主要用于恢复一个完整的低秩矩阵。然而，在计算迭代过程中每一步都需要进行奇异值分解，如果矩阵的维度非常大，则会导致计算复杂度显著增加。为了降低这种高计算复杂度的问题，本段落将矩阵三分解的方法应用于鲁棒性的矩阵补全问题中，并利用交替方向乘子法来求解该问题。最后通过使用人脸识别的实际数据进行了数值实验，验证了所提出方法的有效性。
     
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