再换种更好理解的方式写

好的，以下是更易于理解的Python代码，用Robust PCA对MNIST数据集进行分类：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target.astype('int')

# 对数据进行PCA降维
pca = PCA(n_components=50)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 使用KMeans算法对数据进行聚类，并对每个簇进行RPCA去噪
n_clusters = 10
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X_pca)
X_denoised = np.zeros(X.shape)
for i in range(n_clusters):
    mask = kmeans.labels_ == i
    cluster_data = X[mask]
    pca = PCA(n_components=50)
    cluster_data_pca = pca.fit_transform(cluster_data)
    u, s, vt = np.linalg.svd(cluster_data_pca, full_matrices=False)
    r = np.sum(s > 1.0 / np.sqrt(X.shape[0]))
    X_denoised[mask] = np.dot(u[:, :r], np.dot(np.diag(s[:r]), vt[:r, :]))

# 将RPCA去噪后的数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_denoised, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 使用K近邻算法作为分类器
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

首先，我们使用`fetch_openml`函数加载MNIST数据集，并将其归一化。然后，使用PCA对数据进行降维，将其转换为低维度特征空间。

接着，我们使用KMeans算法对数据进行聚类，将每个样本分配到不同的簇中。然后，对于每个簇，我们使用RPCA对其进行去噪，得到一个更加干净的数据集。最后，我们将去噪后的数据集用于训练K近邻分类器，并计算其准确率。

总体来说，这个方法的思想是将数据分成多个簇，对每个簇进行降维和去噪，最后再将去噪后的数据集用于分类。这种方法可以有效地降低数据的维度和噪声，提高分类器的性能。