固定QB分解的精确低秩矩阵逼近 - SVD算法Matlab代码

低秩矩阵恢复算法的评估内容较易理解，适用于图像修复和推荐算法等应用场景。

介绍了精确增广拉格朗日乘子法在低秩表示交错方向法中的应用。该方法用于解决Robust PCA问题，通过对观测数据矩阵D进行分解，得到稀疏误差矩阵E_hat和低秩逼近矩阵A_hat。实验结果表明，该方法能够有效地分离出数据中的低秩结构和稀疏异常。

随着大数据时代的到来，潜在低秩表征（LRR）作为一种有效处理高维数据的方法受到广泛关注。介绍了基于Matlab的LRR算法实现，帮助研究人员和工程师快速理解和应用该技术。通过优化算法结构和参数设置，可以显著提升处理效率和准确性，适用于多种复杂数据场景。

奇异值分解的 Fortran 实现，配套资料也齐全，适合入门和进阶学习，推荐给搞数据、图像、推荐系统的前端小伙伴们。

介绍了光谱图像处理中低秩表示的张量奇异值分解（TT_SVD）的Python实现。该方法适用于光谱处理和图像分解等多种算法，特别适合科研人员和大学生毕业论文的算法设计。

低秩矩阵的链接预测优化方法，结合了网络中的局部约束，挺适合搞大规模复杂网络的朋友用来快速构建相似性矩阵模型。不只是理论好看，实战表现也还不错。支持分治思路，跑分布式也稳，有点意思。 低秩结构的潜力这些年一直在被挖掘。加上局部约束，不仅让模型更贴近实际网络的异质性，还能提升预测准确度。你要是常在社交网络、推荐系统或者生物网络上折腾，这种方法真值得一试。 原理不复杂，说白了就是基于已有链接数据构建相似性矩阵，再通过低秩分解和一些局部特征优化这个矩阵。类似 SVD、QB 分解这些操作你应该不陌生，配合节点信息的局部调优，效果更自然。 更实用的是，它支持分治。什么意思？就是网络太大时，可以拆成小块并行

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码

Wang等人（2017年）在《计算分子生物学研究国际会议》中提出了一种长期基因型-表型关联研究的新方法，通过时间结构自学习预测模型，利用Matlab编写的稀疏低秩回归论文代码。该函数的优化目标是最小化 ||X'W-Y||_F^2 + gamma1(\sum_i^numG||WQi||_Sp^p)^k + gamma2||W||_{2,q}，输入格式包括 n。

LU 分解的矩阵逆代码写得挺清楚的，适合刚接触数值线性代数或者需要快速复现算法的朋友。用 MATLAB 做开发的话，这套示例代码还蛮实用，前向替换、后向替换、部分旋转这些步骤都没落下。代码结构也比较规整，逻辑清晰，基本照着抄就能跑通。不用自己去重写底层逻辑，响应也快，适合放进工程里临时用一用或者作为教学参考。如果你正在做矩阵求逆相关的，建议看看这套。