Robust principal component analysis?(RPCA简单理解)
参考文献：Candès, E.J., Li, X., Ma, Y., and Wright, J.: ‘Robust principal component analysis?’, J. ACM ...
原文：PCA与RPCA
PCA与RPCA PCA和RPCA从名字看是有一些相似性的，两者的区别在于对于误差的假设不同，PCA假设数据误差是服从高斯分布的，即数据噪声较小 RPCA假设数据噪声是稀疏的，并且可能是强的噪声 一般推导主成分分析可以有两种方法： 最近可重构性：样本点到超平面要尽可能近 最大可分性：样本点在这个超平面上的投影尽可能分开，即最大化投影方差 下面基于最大化投影方差来回归该算法，首先，先回顾一下PCA操 ...
2019-08-21 16:55 0 1980 推荐指数：
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