改进的鲁棒PCA及其在论文中的应用
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简介：
本研究提出了一种改进的鲁棒主成分分析（RPCA）方法，并探讨了其在处理论文数据集中的实际应用效果。通过实验验证，该算法在噪声和缺失值情况下展现出更强的数据恢复能力和更高的计算效率。
为什么使用RobustPCA（RPCA）？因为它可以解决被高幅度尖锐噪声而不是高斯分布噪声污染的信号分离问题。
主要问题是给定C = A* + B*，其中A*是稀疏的尖锐噪声矩阵，B* 是低秩矩阵。目标是从C中恢复出B*。假设B*= UΣV ，这里U∈Rn*k , Σ∈Rk*k, V ∈ Rn*k。
与PCA的区别在于：虽然PCA和RPCA的目的都是进行矩阵分解，但对于PCA来说，M = L0 + N0。
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