交替方向乘法器(ADMM)算法PCA
时间: 2023-11-10 19:16:59 浏览: 122
交替方向乘法器(ADMM)算法并不是主要用于PCA(主成分分析)的算法,它主要用于解决凸优化问题。PCA是一种常用的降维技术,它通过找到数据集中的主要特征,将高维数据映射到一个低维空间。PCA的主要思想是通过计算数据的协方差矩阵的特征向量来找到主成分。这些特征向量对应于数据中的最大方差。PCA可以通过特征值分解或奇异值分解来实现。ADMM算法是一种迭代算法,用于求解具有约束条件的优化问题。它通过将原始问题分解为多个子问题,并通过交替迭代来求解这些子问题,最终得到原始问题的解。因此,ADMM算法并不是用于直接求解PCA问题的算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sporco:稀疏优化研究代码](https://download.csdn.net/download/weixin_42120550/18335389)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【波段自适应梯度和细节校正:统一遥感融合】](https://blog.csdn.net/weixin_43690932/article/details/128164472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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