文件名称：超松弛迭代matlab代码-DMC:离散矩阵完成
文件大小：69KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 23:48:56
系统开源
超松弛再生matlab代码概要 在建议系统中，带有实数集的矩阵完成功能已广受欢迎。 解决此问题的最有效方法之一是交替最小化。 但是，当条目位于不连续的字母上时，则实际值松弛可能不会导致正确的基础原型。 这将我们引向离散矩阵补全的框架，在该框架中，类似于EM的算法对实值矩阵补全进行迭代，以进一步优化结果并提供优于纯朴实舍入技术的性能。 动机 该问题的主要动机之一是将其应用于基因组学中的单倍型定相。 输入包含嘈杂的读音，这些读音提供的单倍型信息不足。 单倍型可以被认为与特征向量组合的各种类型相似，代表了推荐设置中的个体类别。 逐级交替最小化 除了实现另一个用于矩阵完成的算法（称为阶段交替最小化）以外，还有一个单独的文件夹。 该算法不能用于更高等级的可伸缩性，但是它具有理论基础和可证明的保证。 **使用交替最小化的低秩矩阵完成**（STOC '13 Jain等人） 数据集 样本数据集以读取数据不完整矩阵格式提供。 为了从读取中获得此数据矩阵，需要进行大量预处理，但这不是当前工作的重点。 在这个项目中，我们着重于单倍型重建的算法技术。 引文 如果您使用此代码，请引用**使用多倍体定相从头解决多
【文件预览】：
DMC-master
----StageAltMin()
--------main_StageAlt.m(5KB)
--------opt_StageAltMin.m(2KB)
--------bipartite_matching.m(7KB)
--------DiscreteStageAltMinMC.m(3KB)
----simData()
--------sim.0.0.0005()
----README.md(2KB)
----DiscreteMatCom()
--------opt_alt_min.m(2KB)
--------bipartite_matching.m(7KB)
--------Hap_recon_DMC.m(4KB)
--------main_DMC.m(5KB)