给我用python写一段程序，实现用RPCA算法对图像的分类

好的，下面是Python代码，使用RPCA算法对图像进行分类：

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import svds
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score

# RPCA算法
def rpca(X, lmbda):
    # 初始化
    L = np.zeros(X.shape)
    S = np.zeros(X.shape)
    Y = np.zeros(X.shape)
    mu = np.linalg.norm(X, 2) / np.sqrt(np.max(X.shape))
    rho = 1.5

    # 迭代更新
    while True:
        L = svds(X - S + (1 / mu) * Y, k=1)[0]
        S = np.maximum(np.abs(X - L - (1 / mu) * Y) - lmbda / mu, 0) * np.sign(X - L - (1 / mu) * Y)
        Y = Y + mu * (X - L - S)

        # 判断是否停止迭代
        if np.linalg.norm(X - L - S, 'fro') < 1e-7:
            break

        mu = min(mu * rho, np.linalg.norm(X - L - S, 2) / np.sqrt(np.max(X.shape)))

    return L, S

# 加载数据
X = np.load('data.npy')
Y = np.load('label.npy')

# RPCA算法分类
L, S = rpca(X, lmbda=0.1)
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(L)
pred = kmeans.labels_

# 计算准确率
acc = accuracy_score(Y, pred)
print('Accuracy:', acc)

其中，`X`为输入的图像数据，`Y`为对应的标签数据。`rpca()`函数实现了RPCA算法，`lmbda`为正则化参数。在主函数中，对图像进行RPCA算法分类，然后使用KMeans算法进行聚类，得到预测标签。最后，计算准确率并输出结果。