摘要: 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 阅读全文
posted @ 2019-08-21 16:55 静_渊 阅读(4876) 评论(0) 推荐(0) 编辑