TPami上的Principal Component Analysis Based on L1-Norm Maximization的

资 源 简 介

TPami上的Principal Component Analysis Based on L1-Norm Maximization的

详 情 说 明

传统的主成分分析（PCA）基于L2范数最大化，对异常值敏感。而基于L1范数最大化的PCA具有更强的鲁棒性，能有效抵抗异常值干扰。该方法通过优化L1范数目标函数实现特征提取，核心在于迭代求解权重向量，使投影后的数据在L1范数下方差最大。相比传统PCA，计算复杂度较高但更适用于含噪声数据，在图像处理和生物信息学中表现优异。实现时需注意初始化策略和收敛条件设置，作者提供的代码通常包含高效的迭代优化算法。