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强大的主成分分析

稳健的主成分分析

RPCA将数据分为两个矩阵：

• 低秩矩阵：描述数据的主要特征，噪声和离群值
• 稀疏矩阵：由噪声和信号组成！ 使检测信号/特殊原因变得非常容易。 例如，可用于调查发动机或伺服驱动器的使用寿命。

与标准PCA相比，该方法通常具有更高的分辨率来查找组，此外，低秩矩阵在特征提取方面比PCA更有效。

统计与分析