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...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on signal processing Ročník 63; číslo 7; s. 1627 - 1642
Hlavní autoři:	Junxiao Song, Babu, Prabhu, Palomar, Daniel P.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.04.2015
Témata:	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
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!