Subexponential-Time Algorithms for Sparse PCA

We study the computational cost of recovering a unit-norm sparse principal component x ∈ R n planted in a random matrix, in either the Wigner or Wishart spiked model (observing either W + λ x x ⊤ with W drawn from the Gaussian orthogonal ensemble, or N independent samples from N ( 0 , I n + β x x ⊤...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Foundations of computational mathematics Ročník 24; číslo 3; s. 865 - 914
Hlavní autoři:	Ding, Yunzi, Kunisky, Dmitriy, Wein, Alexander S., Bandeira, Afonso S.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.06.2024 Springer Nature B.V
Témata:	Algorithms Applications of Mathematics Computational efficiency Computer Science Economics Likelihood ratio Linear and Multilinear Algebras Math Applications in Computer Science Mathematics Mathematics and Statistics Matrix Theory Numerical Analysis Polynomials Principal components analysis Recovery Search algorithms Signal to noise ratio Tradeoffs Low-degree likelihood ratio Sparse PCA Computational complexity 62F03 68Q87 68Q17
ISSN:	1615-3375, 1615-3383
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!