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In this paper, we study the problem of decomposing a superposition of a low-rank matrix and a sparse matrix when a relatively few linear measurements are available. This problem arises in many data pr...
摘要 The principal component analysis (PCA) is one of the most celebrated methods in analysing multivariate data. An effort of extending PCA is projection pursuit (PP), a more general class of dimension...
In this paper the bootstrap theories, which are based on the author's former paper, of M-typ eprincipal components and dispersion matrices and M-type PP tests for multivariate locationand scale are ob...

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