请使用python语言，用RPCA对MNIST数据集分类

非常抱歉，前面回答中的RPAc是笔误，正确的是RPCA。以下是使用RPCA库对MNIST数据集分类的Python代码示例。

首先，需要安装RPCA和MNIST库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install rpca
pip install python-mnist

接下来，我们使用以下代码进行数据加载和预处理：

import numpy as np
from mnist import MNIST

# 加载MNIST数据集
mndata = MNIST('./data')
train_images, train_labels = mndata.load_training()
test_images, test_labels = mndata.load_testing()

# 将数据转换为NumPy数组
train_images = np.array(train_images)
train_labels = np.array(train_labels)
test_images = np.array(test_images)
test_labels = np.array(test_labels)

# 数据标准化
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

接下来，我们可以使用以下代码来训练和测试模型：

from rpca import RPCA
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建RPCA分类器
classifier = RPCA()

# 训练模型
classifier.fit(train_images, train_labels)

# 预测测试集
test_pred = classifier.predict(test_images)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, test_pred)

print('Test accuracy:', accuracy)

这个简单的示例代码将使用RPCA算法对MNIST数据集进行分类，并输出分类器的测试准确性。您可以根据需要对代码进行修改和优化，以获得更好的结果。