基于核范数、谱范数及加权核范数最小化实现矩阵补全-MATLAB开发

简介：
本项目通过MATLAB实现基于核范数、谱范数和加权核范数最小化的矩阵补全算法，适用于数据恢复与预测分析。 完成一个缺少条目的矩阵以使其具有最小范数的函数如下： 用法：[CompletedMat, ier] = MatrixCompletion(A.*B, B,N, mode, lambda_tol, tol, display) 参数： - A - 需要填充的矩阵。 - B - 二进制矩阵，表示A中的已知值和缺失条目（大小相同，1代表已知值，0代表缺失）。 - N - 迭代次数 - mode - 工作模式：可以是“核”或“光谱” - lambda_tol - 核谱范数最小值得容差值 - tol - 对于已知条目的容忍度 输出： - CompletedMat - 完成后的矩阵 - ier - 错误指示符，0表示正常完成，1表示未能收敛（可能需要更多的迭代） 要进行演示，请运行demo.m文件。 该代码的理论基础来源于论文《Interest Zone Matrix Approximation》。