大特征间隙下 Nystr"{o}m 方法的改进界
机器学习
2012-09-04 v1 数值分析
机器学习
摘要
我们在核矩阵谱中存在大特征间隙的假设下,推导了 Nystr"{o}m 方法近似误差的改进界。这一结果基于经验观察,即特征间隙对 Nystr"{o}m 方法的近似误差有显著影响。我们的方法基于积分算子的集中不等式和矩阵扰动理论。分析表明,当存在大特征间隙时,在 Frobenius 范数度量下,我们可以将 Nystr"{o}m 方法的近似误差从 改进到 ,其中 是核矩阵的大小, 是采样列的数量。
引用
@article{arxiv.1209.0001,
title = {An Improved Bound for the Nystrom Method for Large Eigengap},
author = {Mehrdad Mahdavi and Tianbao Yang and Rong Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.0001},
year = {2012}
}