RobustPCA

Robust PCA implementation and examples (Matlab)
授权协议 MIT License
开发语言
所属分类 应用工具、 科研计算工具
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 国高杰
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

RobustPCA

Robust PCA (Robust Principal Component Analysis) implementation and examples (Matlab).

Robust PCA is a matrix factorization method that decomposes the input matrix X into the sum of two matrices L and S, where L is low-rank and S is sparse. This is done by solving the following optimization problem called Principal Component Pursuit (PCP):

\min ||L||_* + \lambda ||S||_1

s.t. L + S = X

where ||.||_* is a nuclear norm, ||.||_1 is L1-norm. For more information on Robust PCA please refer to the original paper "Robust principal component analysis?" Emmanuel J. Candès, Xiaodong Li, Yi Ma and John Wright, 2009. The optimization method is ADMM algorithm (Alternating Direction Method of Multipliers).

Examples:

  • Toy data example: small toy matrix decomposition into low-rank and sparse component.alt text

  • Inpainting: recovering corrupted images via low-rank representation learning.alt text

  • Video decomposition: separating foreground from background in the video.alt text

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