一种新的相关系数矩阵稀疏估计的对偶方法

• 作者: 薛文娟 刘潇
• 来源期刊: 上海电力大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 相关系数矩阵 稀疏逼近 对偶邻近梯度算法 全局收敛性
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 应用基础研究
• 页码范围: 98-104
• 页数: 7页
• 分类号: O221
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2022.01.016

摘要

提出了一种新的基于邻近梯度的对偶方法.该方法求解Frobenius范数意义下的相关系数矩阵的稀疏逼近问题.首先,推导出一种新的有界约束的对偶问题;然后,提出一个相应的具有全局收敛性的邻近梯度算法;最后,通过在随机数据集上的数值结果验证了该算法的可行性.