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Approximation Bounds for Sparse Principal Component Analysis
mardi 16 octobre 2012

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Descriptif

Cette conférence, organisée par le département d'informatique et menée par Alexandre d'Aspremont, chargé de recherches à l'Ecole Polytechnique.

We produce approximation bounds on a semidefinite programming relaxation for sparse principal component analysis. These bounds control approximation ratios for tractable statistics in hypothesis testing problems where data points are sampled from Gaussian models with a single sparse leading component.

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Auteur(s)
Alexandre D’Aspremont
Ecole Polytechnique
Chargé de recherches

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Cursus :

Alexandre d'Aspremont est chercheur au Centre de mathématiques appliquées à l'Ecole Polytechnique et lauréat de l'ERC Starting Grant 2010.

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Dernière mise à jour : 13/07/2016