robust pca via proximal gradient with continuation

鲁棒主成分分析（Robust PCA）是一种用于处理异常值的数据降维方法。它通过将数据分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和来提取主要的特征。然而，传统的Robust PCA方法在大规模数据上计算复杂度高，因此需要寻找高效的求解方法。

“robust pca via proximal gradient with continuation”是一种用于求解Robust PCA问题的高效算法。该算法基于近端梯度法，并通过进行连续性优化来寻找全局最优解。

具体而言，该算法通过以下步骤进行求解：
1. 将原始数据矩阵表示为低秩矩阵L和稀疏矩阵S的和：X = L + S。
2. 初始化L、S和权重参数λ。
3. 使用近端梯度下降法迭代更新L和S，直到收敛或达到最大迭代次数。
4. 根据权重参数λ更新L和S。
5. 根据更新后的L和S重新计算权重参数λ，并重复步骤3和4。

通过使用近端梯度法，该算法可以高效地求解Robust PCA问题，并且能够处理大规模的数据。同时，通过连续性优化，该算法可以找到全局最优解，提高了鲁棒性能。

总而言之，“robust pca via proximal gradient with continuation”是一种高效、鲁棒的Robust PCA求解算法，可以用于处理带有异常值的大规模数据降维问题。