Sparse Generalized Eigenvalue Problem Via Smooth Optimization

In this paper, we consider an ℓ 0 -norm penalized formulation of the generalized eigenvalue problem (GEP), aimed at extracting the leading sparse generalized eigenvector of a matrix pair. The formulation involves maximization of a discontinuous nonconcave objective function over a nonconvex constrai...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on signal processing Jg. 63; H. 7; S. 1627 - 1642
Hauptverfasser:	Junxiao Song, Babu, Prabhu, Palomar, Daniel P.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.04.2015
Schlagworte:	Approximation methods Eigenvalues and eigenfunctions Minorization-maximization Principal component analysis Signal processing algorithms smooth optimization sparse generalized eigenvalue problem Sparse matrices sparse PCA Tin Vectors
ISSN:	1053-587X, 1941-0476
Online-Zugang:	Volltext
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