Consistent Multigroup Low-Rank Approximation

要約

マルチグループデータの一貫した低ランク近似の問題を検討します。グループ間の最大エラーを最小化することにより、範囲のサブスペースにデータを予測することにより、可能な限りすべてのグループを可能な限り扱うように、$ k $基底ベクトルのシーケンスを要求します。
さらに、一連の基底ベクトルが自然な一貫性プロパティを満たすことが必要です。最高の$ k $ベクトルを探す場合、最初の$ d 要約(オリジナル)

We consider the problem of consistent low-rank approximation for multigroup data: we ask for a sequence of $k$ basis vectors such that projecting the data onto their spanned subspace treats all groups as equally as possible, by minimizing the maximum error among the groups. Additionally, we require that the sequence of basis vectors satisfies the natural consistency property: when looking for the best $k$ vectors, the first $darxiv情報

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