检索结果-内蒙古大学图书馆

cauchy-lanczos algorithm for Effective Dimension Reduction

IEEE Access 2025年

作者： Wang, Xuansheng Xia, Linzhong Lv, changwei Shenzhen Institute of Information Technology Shenzhen 518072 China

The aim of dimension reduction techniques is to eliminate unnecessary information from extensive datasets, thereby enhancing the effectiveness of data analysis. Some linear dimension reduction techniques can be formulated using an appropriate pair of symmetric matrices. To identify the dimension of the signal subspace and distinguish between the signal and noise components of the data, one can employ the eigenvalue decomposition of a symmetric matrix. In this paper, we implement the cauchy interlace theorem within the lanczos algorithm to compute the eigenvalue decomposition of large symmetric matrices, which we refer to as the cauchy-lanczos algorithm (abbreviated as c-lanczos algorithm). We demonstrate that this method can yield more accurate approximate eigenvalues and eigenvectors compared to the lanczos algorithm, with only a minor increase in computational cost. Furthermore, we outline the convergence characteristics and provide an error analysis for the c-lanczos algorithm. A series of experiments are also presented, illustrating the algorithm’s effectiveness in dimension reduction. © 2013 IEEE.

关键词： c-lanczos algorithm cauchy interlace theorem dimension reduction eigenvalue decomposition lanczos algorithm

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：