Robust PCA
Robust Principal Component Analysis is a dimensionality-reduction method that extracts reliable components when the data are contaminated by outliers and noise. Introduced by Candès, Li, Ma and Wright (2011), and developed in the ROBPCA approach of Hubert, Rousseeuw and Vanden Branden (2005), it separates a data matrix into a clean low-rank part and a sparse outlier part.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Candès, E. J., Li, X., Ma, Y., & Wright, J. (2011). Robust Principal Component Analysis? Journal of the ACM, 58(3), 1-37. · DOI 10.1145/1970392.1970395
- Hubert, M., Rousseeuw, P. J., & Vanden Branden, K. (2005). ROBPCA: A New Approach to Robust Principal Component Analysis. Technometrics, 47(1), 64-79. · DOI 10.1198/004017004000000563
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.