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 ====== PlayGround ======
-以下是对课件的补充和扩展：
-.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：
-<jsmath>\min_{L,S}\gamma \|L\|_{l_{1}}+\|S\|_{*} \;\; s.t. \; M=L+S</jsmath>
-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. <jsmath>\lim_{n\to\infty}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{i}=\infty</jsmath>
-<note important>浙江大学2008-2009版权所有，如需转载或引用，请与[[zhx@cad.zju.edu.cn | 作者联系]]。</note>

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