写出python代码，能够用RPCA算法实现mnist数据集的分类

RPCA算法是用于矩阵分解的算法，不是用于分类的算法。因此，不能用RPCA算法实现mnist数据集的分类。如果您需要实现mnist数据集的分类，可以考虑使用传统的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，或者是深度学习算法，如卷积神经网络等。以下是使用卷积神经网络实现mnist数据集分类的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 加载mnist数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0

# 构建卷积神经网络模型
model = keras.Sequential(
    [
        layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(10, activation="softmax"),
    ]
)

# 编译模型
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=15, validation_split=0.1)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

上述代码中，我们首先加载mnist数据集，并进行了数据预处理。然后，我们构建了一个简单的卷积神经网络模型，并使用交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。最后，我们训练模型，并在测试集上进行评估。