Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation

【文件属性】：

文件名称：Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation

文件大小：974KB

文件格式：DOCX

更新时间：2018-04-27 04:30:42

LRR

讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别