我要一个用RPCA算法对mnist数据集进行图像分类，使用KNN分类器的python完整项目

好的，这是一个RPCA算法对MNIST数据集进行图像分类，使用KNN分类器的Python完整项目。首先，你需要安装以下Python库：

- numpy
- matplotlib
- sklearn
- cvxpy

接下来，你可以按照以下步骤来完成这个项目：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
import cvxpy as cp

2. 加载MNIST数据集：

digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

3. 定义RPCA算法：

def rpca(X):
  n_samples, n_features = X.shape

  # 定义优化变量
  L = cp.Variable((n_samples, n_features))
  S = cp.Variable((n_samples, n_features))

  # 定义问题
  problem = cp.Problem(cp.Minimize(cp.norm(L, "nuc") + cp.norm(S, 1)),
                       [X == L + S])

  # 解决问题
  problem.solve()

  # 提取结果
  L = L.value
  S = S.value

  return L, S

4. 对MNIST数据集进行RPCA降维：

L, S = rpca(X)
X = L

5. 划分数据集为训练集和测试集：

X_train, y_train = X[:1500], y[:1500]
X_test, y_test = X[1500:], y[1500:]

6. 使用KNN分类器进行分类：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

7. 输出分类结果：

print(classification_report(y_test, y_pred))

这就是整个项目的完整代码。你可以将这些代码复制到一个Python文件中并运行它。它会加载MNIST数据集，使用RPCA算法对数据进行降维，划分数据集为训练集和测试集，使用KNN分类器进行分类，并输出分类结果。