(untitled) (Publicaciones en Ciencias y Tecnología, 2015)
En este trabajo estudiamos el problema de completación de matrices. Este problema se presenta en diversas áreas como la teoría de sistemas y control, procesamiento de imágenes y filtrado colaborativo. Considerando un modelo de factorización probabilística de matrices, establecemos una propuesta basada en estadística Bayesiana y un algoritmo EM estocástico para recubrir una matriz de datos a partir de una muestras de sus entradas. El método propuesto no requiere de parámetros de regularización y da un estimado del rango de la matriz, en contraste con el método BPMF. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto da mejores estimados del rango de la matriz en comparación con un algoritmo basado en lagrangeanos aumentados y es más eficiente que el método BPMF.