简介：本项目提供了一种基于Python的实现方案，用于执行矩阵的Robust主成分分析（RPCA），适用于异常值检测与大数据降维。
梨树RPCA 的 Python 实现用法如下：
```python
import numpy as np
n = 50
r = 2
np.random.seed(123)
base = 100 + np.cumsum(np.random.randn(n, r), axis=0)
scales = np.abs(np.random.randn(n, r))
L = np.dot(base, scales.T)
S = np.round(0.25 * np.random.randn(n, n))
M = L + S
from pyrpc import rpca_alm
L_hat, S_hat, niter = rpca_alm(M)
np.max(np.abs(S - S_hat))
np.max(np.abs(L - L_hat))
_, s, _ = np.linalg.svd(L, full_matrices=False)
print(s)
```
5星
