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基于矩阵变元t分布的正则化稳健主成分分析.pdf

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    第一章引言

    方法都是基于L2范数的，L2范数与F范数一样对异常值敏感(QifaKe,Kanade,

    2005)。

    FPCA是一种具有统计基础的矩阵分解方法，相较于2DPCA，FPCA有一个

    因子协方差模型，该模型假定数据服从矩阵正态分布，是一种的概率方法(Dryden

    etal.,2009)。然而，正是因为正态假定使得FPCA对非正态特征（如偏态和重尾）

    缺乏稳定性和稳健性(Langeetal.,1989;Linetal.,2015)。

    RFPCA是一种新的FPCA的稳

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