写一个用RPCA实现MINIST数据集分类的算法代码

好的，下面是一个简单的用RPCA实现MINIST数据集分类的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载 MINIST 数据集
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True)

# 数据预处理
X = X / 255.0
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# RPCA 分解
pca = PCA(n_components=0.9, svd_solver='full')
low_rank = pca.fit_transform(X_train)
sparse = X_train - pca.inverse_transform(low_rank)

# 训练分类器
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
clf.fit(low_rank, y_train)

# 测试分类器
low_rank_test = pca.transform(X_test)
pred = clf.predict(low_rank_test)
acc = accuracy_score(y_test, pred)
print("Accuracy: ", acc)

在上面的代码中，我们首先加载MINIST数据集，并进行了数据预处理，然后使用PCA进行RPCA分解，将原始数据分解为低秩矩阵和稀疏矩阵，将低秩矩阵作为分类器的输入进行训练，最后在测试集上评估分类器的准确率。需要注意的是，这里使用PCA进行RPCA分解，PCA的参数n_components表示保留的主成分个数，通过调整这个参数可以控制低秩矩阵的秩。