一种改进的PCP（principal components’ pursuit）方法

来源 :山西师范大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zero_alan

【摘要】

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Principal components’pursuit（PCP）是一种低秩矩阵＋稀疏矩阵恢复的有效方法，本文利用低秩矩阵的局部子空间估计，提出了一种改进的PCP方法，并证明其正确性．结果发现该方法确实比传

【作者】

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程林钢

【机构】

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山西运城师范高等专科学校

【出处】

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山西师范大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2015年1期

【关键词】

：

主成分分析鲁棒性局部子空间 PCA robust partial subspace

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Principal components’pursuit（PCP）是一种低秩矩阵＋稀疏矩阵恢复的有效方法，本文利用低秩矩阵的局部子空间估计，提出了一种改进的PCP方法，并证明其正确性．结果发现该方法确实比传统PCP方法对初始参数的依赖性小．最后仿真实验结果与PCP和ReProCS的结果比较，说明在低秩矩阵的局部子空间估计准确的前提下，改进的PCP方法更具优越性．

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