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以下是对课件的补充和扩展：
2.不适用于非高斯噪声污染的数据集。
设数据m\timesn矩阵M=L+S，L为潜在的低秩矩阵，S噪声矩阵。如果S非高斯噪声，例如稀疏且幅值不定的噪声，那么PCA将失效。此时，宜用改进的模型RPCA(Robust PCA)。 RPCA通过以下目标函数求解：
\min_{L,S}\gamma \|L\|_{l_{1}}+\|S\|_{*} \;\; s.t. \; M=L+S
此凸函数具有唯一最小值。使用ALM(Augmented Lagrange Multiplier)方法通过迭代可快速计算出结果。
\gamma是权重参数，通常设为\gamma=\frac{1}{\sqrt{\max\{m,n\}}}.
x^2 ===== JSMath test ===== You can simple input inline latex syntax like: x^2+\frac{1}{b}$. Have fun.
\lim_{n\to\infty}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{i}=\infty
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