低秩矩阵分解笔记（文献翻译分析）

低秩矩阵分解笔记 Notes on Low-rank Matrix Factorization Yuan Lu,Jie Yang 1.介绍 低秩矩阵分解（MF）是数据科学领域重要的技术。矩阵分解的关键是数据中存在潜在结构，我们通过发现这种潜在结构来获得数据的压缩表示。MF通过将一个原矩阵分解成低秩矩阵为降维、聚类、矩阵补全提供了一种统一的方法。 MF有几个非常好的特性： 1）在解决稀疏矩阵问题时可

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