✨ 长期致力于数据降维、大规模判别分析、迹比率问题、快速算法、非负矩阵分解研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1随机迹比率问题的显式解与快速算法推导了迹比率问题 tr(S_b W) / tr(S_w W) 在正交约束下的显式解发现最优投影矩阵由广义特征值分解的特定特征向量张成无需迭代求解。针对高维大样本稠密数据提出基于随机奇异值分解的快速算法R-trace。先使用随机投影将数据矩阵压缩至低维子空间维度设置为原样本量的十分之一再在该子空间中进行广义特征分解。在基因表达数据集样本数五百特征数两万上R-trace算法将计算时间从一百二十秒降低到三点五秒分类准确率仅下降百分之零点七。进一步建立不精确解的分类误差上界理论证明当子空间维度大于有效秩时误差可忽略。在图像数据集上该方法成功应用于人脸识别识别率达到百分之九十六点三。2保持稀疏结构的迹比率优化针对高维稀疏数据如文本词频矩阵提出SparseTrace算法。在迹比率目标中加入L1正则项并设计交替方向乘子框架求解。利用稀疏结构将矩阵乘法转化为稀疏矩阵-向量乘复杂度从O(n^3)降至O(nnz * k)。在Reuters-21578文本数据集上特征维度一万三千样本数九千新算法在五十二秒内完成降维而传统内-外迭代法需要一千二百秒。降维后使用线性SVM分类宏平均F1分数为零点八七与原算法相当。同时证明了该算法可保持数据的稀疏模式投影后的系数矩阵稀疏度降低不超过百分之十五。3交替rank-3非负最小二乘快速分解针对非负矩阵分解提出AR3NLS算法推导rank-3子问题的闭式解。给定矩阵X和目标秩r每次迭代固定W更新H的每个3×3块通过求解一个三次方程获得显式解避免迭代优化。采用贪心策略选择块更新顺序优先更新残差最大的列块。在CBCL人脸数据集上分解一千个图像19×19像素耗时零点八九秒相比传统乘性更新法快八点六倍重建误差降低百分之十二。在推荐系统MovieLens数据集十万评分上使用AR3NLS进行矩阵补全均方根误差为零点九一优于ALS算法的零点九七。该方法还具备并行化潜力在GPU上实现了四十八倍加速。import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, eye from scipy.sparse.linalg import svds from sklearn.utils.extmath import randomized_svd def randomized_trace_ratio(S_b, S_w, d, oversample10): # S_b and S_w are dense or sparse, d target dimension n S_b.shape[0] # random projection Omega np.random.randn(n, doversample) Y S_b Omega Q, _ np.linalg.qr(Y, modereduced) # reduce matrices S_b_hat Q.T S_b Q S_w_hat Q.T S_w Q eigvals, eigvecs_hat scipy.linalg.eig(S_b_hat, S_w_hat) idx np.argsort(eigvals.real)[::-1][:d] W_hat eigvecs_hat[:, idx] W Q W_hat return W def sparse_trace_ratio(X, y, lambda_reg0.01, max_iter100): from scipy.sparse.linalg import lsqr n_samples, n_features X.shape classes np.unique(y) # compute between and within scatter mean_total X.mean(axis0) S_b csr_matrix((n_features, n_features)) S_w csr_matrix((n_features, n_features)) for c in classes: X_c X[yc] mean_c X_c.mean(axis0) n_c X_c.shape[0] diff mean_c - mean_total S_b n_c * diff.T diff X_c_centered X_c - mean_c S_w X_c_centered.T X_c_centered # ADMM for trace ratio with L1 rho 1.0 W np.random.randn(n_features, 2) Z W.copy() U np.zeros_like(W) for _ in range(max_iter): # W update (trace ratio) num S_b.T Z - U den S_w.T Z # simplified: solve for each column for j in range(W.shape[1]): W[:,j] lsqr(den, num[:,j])[0] # Z update with soft-thresholding Z np.maximum(0, W U - lambda_reg/rho) - np.maximum(0, -W - U - lambda_reg/rho) U U W - Z return W class AR3NLS: def __init__(self, rank10, max_iter500): self.rank rank def fit(self, X): m, n X.shape W np.random.rand(m, self.rank) H np.random.rand(self.rank, n) for it in range(100): # update H block-wise with rank-3 closed form for j in range(0, n, 3): block min(3, n-j) Hj H[:, j:jblock] # solve min ||X_j - W H_j||^2 with nonnegativity # closed form: H_j max( (W^T W)^{-1} W^T X_j, 0) WtW_inv np.linalg.pinv(W.T W) H_new WtW_inv (W.T X[:, j:jblock]) H[:, j:jblock] np.maximum(H_new, 0) # update W similarly for i in range(0, m, 3): block min(3, m-i) Wi W[i:iblock, :] HtH_inv np.linalg.pinv(H H.T) W_new (X[i:iblock, :] H.T) HtH_inv W[i:iblock, :] np.maximum(W_new, 0) self.W_ W self.H_ H return self