Abstract-This paper presenterar en anmärkningsvärt enkel, men ändå kraftfull, algoritm som kallas Coherence Pursuit (CoP) till robust Principal Component Analysis (PCA). Eftersom inigrar ligger i en lågdimensionell subrymd och mestadels är korrelerade, är det troligt att en iniger har en stark ömsesidig samstämmighet med ett stort antal datapunkter. I motsats till detta erkänner inte utomstående strukturer med låga dimensioner eller bildar små kluster. I båda fallen är det osannolikt att en avvikelse kommer att ha en stark likhet med ett stort antal datapunkter. Eftersom CoP skiljer sig från en annan genom att jämföra deras överensstämmelse med övriga datapunkter. De ömsesidiga koherenserna beräknas genom att bilda grammatrisen för de normaliserade datapunkterna. Därefter återvinns den sökta subrymden från spännvidden för den delmängd av datapunkterna som uppvisar stark överensstämmelse med resten av datan. Eftersom CoP endast innebär en enkel matris multiplikation, är det betydligt snabbare än de toppmoderna robusta PCA algoritmer. Vi härleder analytiska prestandagarantier för CoP under olika modeller för fördelning av inliers och utliers i både bullerfria och bullriga inställningar. CoP är den första robusta PCA-algoritmen som samtidigt är icke-iterativ, bevisligen robust mot både ostrukturerade och strukturerade avvikelser och kan tolerera ett stort antal ostrukturerade avvikelser.
I ett annat arbete föreslog Rahmani och Atia Ref en algoritm kallad Coherence Pursuit (CoP) för Robust Principal Component Analysis (RPCA).
Coherence Pursuit: Fast, Simple, and Robust Principal Component Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}