
RPCA通过Python进行实现。
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简介:
梨树RPCA的Python实现与应用。以下代码展示了其使用方法,其中包含了必要的Python库导入。首先,引入了数值计算库 NumPy,用于进行数值运算。随后,导入了 pyrpca 库,该库提供了 RPCA 算法的实现。
接下来,定义了几个关键参数:`c` 代表聚类数量,设置为50;`r` 代表特征维度,设置为2。然后,利用 NumPy 生成随机数据作为输入矩阵 `M` 的基础和尺度信息。具体而言,`base` 是通过对随机数序列进行累积求和生成的;`scales` 是通过取绝对值后的随机数序列来确定尺度的。最后,通过矩阵乘法计算出矩阵 `L` 和对称矩阵 `S`。
代码中使用了 pyrpca.rpca_alm() 函数来执行 RPCA 算法,并得到了更新后的矩阵 `M`、`S_hat` 和 `L_hat`。接着计算了原始矩阵 `S` 与更新后矩阵 `S_hat` 之间的最大绝对误差以及原始矩阵 `L` 与更新后矩阵 `L_hat` 之间的最大绝对误差。
最后, 使用奇异值分解 (SVD) 对矩阵 `L` 进行分解, 并打印出奇异值向量 `s`, 该向量包含了关于矩阵的重要信息.
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