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==高斯噪声迭代系统基于SVD的粗粒化策略进阶版==

==高斯噪声迭代系统基于SVD的粗粒化策略进阶版==

虽然高斯噪声迭代系统基于SVD的粗粒化策略提供的方法可以一定程度上解决粗粒化的问题，但是我们不难发现对于真实数据，很难直接得到严格意义上的协同粗粒化的空间<math>\Omega_{{\rm I}}</math>，如果直接在真实数据中运用，很容易变成对两组奇异值的筛选。因此为了更好的应对真实数据处理，杨明哲对上述方法进行了优化，得到了高斯噪声迭代系统基于SVD的粗粒化策略进阶版。该粗粒化策略主要操作依然基于奇异值的筛选，主要流程如下。

虽然上述刘凯威提出高斯噪声迭代系统基于SVD的粗粒化策略提供的方法可以一定程度上解决粗粒化的问题，但是我们不难发现对于真实数据，很难直接得到严格意义上的协同粗粒化的空间<math>\Omega_{{\rm I}}</math>，如果直接在真实数据中运用，很容易变成对两组奇异值的筛选。因此为了更好的应对真实数据处理，杨明哲对上述方法进行了优化，得到了高斯噪声迭代系统基于SVD的粗粒化策略进阶版。该粗粒化策略主要操作依然基于奇异值的筛选，主要流程如下。

===第一步===

===第一步===