Robust principal component analysis?(RPCA簡單理解)
參考文獻：Candès, E.J., Li, X., Ma, Y., and Wright, J.: ‘Robust principal component analysis?’, J. ACM ...
原文：PCA與RPCA
PCA與RPCA PCA和RPCA從名字看是有一些相似性的，兩者的區別在於對於誤差的假設不同，PCA假設數據誤差是服從高斯分布的，即數據噪聲較小 RPCA假設數據噪聲是稀疏的，並且可能是強的噪聲 一般推導主成分分析可以有兩種方法： 最近可重構性：樣本點到超平面要盡可能近 最大可分性：樣本點在這個超平面上的投影盡可能分開，即最大化投影方差 下面基於最大化投影方差來回歸該算法，首先，先回顧一下PCA操 ...
2019-08-21 16:55 0 1980 推薦指數：
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