Abstrakt. Det är väl känt att Principal Component Analysis (PCA) är starkt påverkad av outliers och en hel del ansträngningar har lagts på robustifiering av PCA. I det här dokumentet presenterar vi en ny algoritm för robust PCA som minimerar det trimmade rekonstruktionsfelet. Genom att direkt minimera över Stiefel grenen, undviker vi deflation som ofta används av projektion jaktmetoder. Till skillnad från andra metoder för robust PCA har vår metod ingen fri parameter och är beräkningsmässigt mycket effektiv. Vi illustrerar prestandan på olika datauppsättningar inklusive en tillämpning på bakgrundsmodellering och subtraktion. Vår metod fungerar bättre eller liknar dagens toppmoderna metoder samtidigt som den är snabbare.
Podosinnikova m.fl. REF utvecklade en robust PCA för att minimera återuppbyggnadsfelet.
Robust PCA: Optimization of the Robust Reconstruction Error over the Stiefel Manifold
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}