求解矩阵补全问题的三分解方法

在机器学习、图像处理等研究领域,矩阵补全主要用于恢复一个完整的低秩矩阵。考虑到计算迭代过程中,每一步均需要进行奇异值分解,若矩阵维数过大,则计算复杂度非常高。为降低计算复杂度,本文将矩阵三分解方法应用到鲁棒矩阵补全问题中,并应用交替方向乘子法对其进行求解。最后利用人脸识别的实际数据,通过数值实验验证了方法的有效性。