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【24h】

Detecting low-rank clusters via random sampling

机译:通过随机采样检测低秩集群

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摘要

We present an algorithm for detecting a low-rank cluster of vectors from within a much larger group of vectors. This algorithm relies on a basic geometric property of high-dimensional space: Most of the volume of a typical eccentric ellipsoid is confined to relatively few orthants within the ambient space. This simple fact can be used to quickly detect a collection of vectors with low numerical rank from amongst a larger group of vectors with higher numerical rank.
机译:我们提出了一种从更大的向量组中检测向量的低秩簇的算法。该算法依赖于高维空间的基本几何特性:典型的偏心椭球体的大部分体积被限制在环境空间内相对较少的矫正剂中。这个简单的事实可以用来从一组较大的具有较高数值等级的向量中快速检测出具有较低数值等级的向量的集合。

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