admm rpca代码
时间: 2023-10-17 12:03:01 浏览: 106
rpcaADMM-master_python_rpca_admm_源码
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ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers)是一种用于求解RPCA (Robust Principal Component Analysis)问题的优化算法。
RPCA问题是在矩阵分解问题中的一种。给定一个矩阵M,RPCA的目标是将矩阵M分解为两个矩阵L和S的和,即M = L + S,其中L是一个低秩矩阵,S是一个稀疏矩阵。该问题的目标是最小化L的秩和S的稀疏度。
ADMM是一种迭代优化算法,其基本思想是通过将原始问题转化为一系列的子问题,并通过交替求解这些子问题来近似原始问题的解。在RPCA问题中,ADMM算法的迭代步骤如下:
1. 初始化矩阵L和S和拉格朗日乘子Z和一个参数ρ。
2. 进行迭代计算,直到收敛:
a. 固定S和Z,求解子问题来更新矩阵L。这一步可以使用奇异值硬阈值方法,即对L的矩阵奇异值进行硬阈值处理。
b. 固定L和Z,求解子问题来更新矩阵S。这一步可以使用稀疏求解方法,如奇异值软阈值方法。
c. 更新拉格朗日乘子Z。
d. 根据更新后的L和S计算误差,并检查是否满足收敛条件。
3. 返回所得的矩阵L和S作为RPCA问题的近似解。
ADMM算法通过交替求解子问题来逐步逼近原始问题的解。其中,子问题的求解可以利用一些现有的优化方法来快速求解。ADMM算法在RPCA问题中的应用表现出良好的收敛性并获得了良好的结果。
以上就是关于ADMM RPAC代码的回答。希望能对您有所帮助。
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