An alternating direction algorithm for matrix completion with nonnegative factors
Yangyang, Xu, Wotao, Yin, Zaiwen, Wen, Zhang · 中国数学前沿：英文版 · 2012
这份报纸为 nonnegative 矩阵 factorization-and-completion 问题介绍一个算法，它试图发现 nonnegative 低等级的矩阵 X 和 Y 以便产品 XY 接近其元素部分被知道的 nonnegative 数据矩阵 M (到某个精确性) 。这个问题聚集二个存在问题：M 的所有条目被给的(i) nonnegative 矩阵因式分解，并且(ii ) nonnegativity 没被要求的低等级的矩阵结束。由拿 nonnegativity 的优点并且低繁茂，一个人能通常就使用二个性质之一比那些获得优异结果。我们建议基于古典轮流出现方向用一个算法解决非凸的抑制最少平方的问题扩充 Lagrangian 方法。算法和数字模拟结果的初步的集中性质被介绍。为 nonnegative 矩阵因式分解比作一个最近的算法，建议算法生产仅仅关于矩阵条目的一半使用的类似的质量的因式分解。在恢复不完全的灰度和 hyperspectral 图象的任务，建议算法比不利用 nonnegativity 的二个最近的矩阵结束算法生产的那些产出全面更好的质量。