Linear Dependent Dimensionality Reduction

ただし、Yは観測された行列 XはLow Rank Reduction()
Z はノイズ。
普通のPCAではZとして全成分でindependentなガウスノイズを仮定しているが、
このNIPS論文では、Zとして非ガウス、非加法的ノイズを仮定しても大丈夫な方法を検討している。
そのためのキーになるのは(たぶん)、Yのcovarianceの非対角成分のみをXによってfittingするアルゴリズムにしていることだ。
これを The Variance-Ignoring Estimator と呼ぶ。