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r43
- 鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。-robust controller design, as RBF
PCA_NN
- PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的
rpca
- RobustPCA 是最近提出的一种非常新的图像矩阵分解算法，该算法具有对噪声不敏感、能处理高维图像数据的特点。这是论文作者提供的 MATLAB 实现代码。-Oct 2009 This matlab code implements the augmented Lagrange multiplier method for Robust PCA.
Matlabcodes-RobustPCA
- Matlab codes for Robust PCA multivariate control chart-Robust PCA multivariate control chart mainly consists two steps: Step1 Calculates the robust mean and the robust covariance of original dataset using the minimum covariance determinant (M
TOMCAT
- 强健性多元回归工具箱，强健性PCA，强健性PLS-robust regression toolbox，including robust PCA，Robust PLS
Matlab-codes
- 稳健稀疏PCA算法，能够对噪音与异常点数据表现稳健-Robust Sparse PCA
exact_alm_rpca
- ALM fo Robust PCA,实现RPCA-ALM fo Robust PCA
robustpca_l0-surrogates
- Robust PCA and subspace tracking
exact_alm_rpca
- 用ALM实现 PCA算法，做模式识别的一看就懂，自己用的不错。-This matlab code implements the augmented Lagrange multiplier method for Robust PCA.
inexact_alm_rpca
- 非精确ALM解决PCA算法的例子，用后效果不错，发上来分享。-This matlab code implements the inexact augmented Lagrange multiplier method for Robust PCA.
svt
- 利用 svt算法解决 Rpca算法的放缩问题，牛刀小试，大家见谅！-Solves the Robust PCA relaxation
HRPCA
- 能够检测异常值 数据降维 特征提取 鲁棒主成分分析方法-Robust PCA
robust-PCA
- robust PCA的应用实例 很有代表性的方法-this paper proposed a approach of robust face recognition by exploiting the sparse error component obtained by RPCA.
PCA
- PCA基于Iris数据集，用于统计学习作业。是非常好用且鲁棒的方法。有利于学习统计学习PCA和matlab。-PCA based on Iris data set, used in statistical learning assignments.It is very convenient and robust method.Is advantageous to the study of statistical learning PCA and matlab.
iexact_alm_rpca
- 鲁棒主成分分析 低秩与稀疏矩阵分解 增广拉格朗日 图像重建、去噪-robust pca low-rank and sparse matrix decomposition
Robust-PCA-matlab-code
- Robust Principal Component Analysis with Complex Noise
RPCA_matlab
- RPCA,Robust PCA，matlab-RPCA，matlab，robust pca
inexact_alm_rpca_PSSV
- 用matlab实现了 inexact ALM 算法(the inexact augmented Lagrange multiplier method for Robust PCA)
LRSD
- 用于分析Robust PCA对应的MATLAB程序，将一个矩阵分解为低秩和稀疏矩阵的形式(This paper analyzes the MATLAB program corresponding to Robust PCA, and decomposes a matrix into a form of low rank and sparse matrix.)
Robust PCA
- 用于拉格朗日函数分解运算的PCA算法，MATLAB程序实现(PCA algorithm for decomposition operation of Lagrange function)