Lågvärdig matris approximation är ett effektivt verktyg för att lindra minnes- och beräkningsbördor av kärnmetoder och provtagning, som mainstream av sådana algoritmer, har dragit avsevärd uppmärksamhet i både teori och praktik. I detta dokument presenteras detaljerade studier av Nyströms provtagningssystem och i synnerhet en felanalys som direkt relaterar Nyströms approximativa kvalitet till landmärkenas kodningsförmåga i sammanfattningen av uppgifterna. Det resulterande felet tyder på ett enkelt och effektivt provtagningssystem, k-means klusteralgoritm, för Nyströms lågvärdiga approximation. Vi jämför det med toppmoderna metoder som sträcker sig från giriga system till probabilistiska provtagningar. Vår algoritm uppnår betydande prestandavinster i ett antal övervakade/oövervakade inlärningsuppgifter, inklusive kärn-PCA och minst kvadrat-SVM.
I REF används k - medels klusteralgoritm för att välja delprovet.
Improved Nyström low-rank approximation and error analysis
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}