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鲁棒PCA matlab代码

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab matlab

资 源 简 介

Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA,引起了很多关注,也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据,可以看到其思想与PCA 是类似的,因为PCA 是要找到数据的低维子空间,数据中不属于低维子空间的部分即为矩阵恢复中的噪声。其具体思想为:在(1)中,不仅仅要求L0是低秩的,还要求S0是稀疏的,并且S0中的元素可以是任意大的。通过这样的假设,即使数据中存在野点,也就是个别像素的噪声十分大,RPCA 也能够将这个噪声划分到稀疏的矩阵中去,如果能够很好地解这个优化问题,那么RPCA 问题就得到了很好的一个解。 

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