基于L1-范数最优化的主成分分析

鲁棒性不足是传统的基于L2-范数的主成分分析(L2-PCA)的主要问题。为此,提出了一种基于新的L1-范数优化技术的主成分分析(L1-PCA)方法。该方法使用了对异常值和旋转不太敏感的L1-范数。L1-范数优化技术是直观的、简单的和易于实现的,事实上,L1-范数优化技术也被证明是找到本地最大值的一种解决方法。在一些数据集上的实验验证了基于L1-范数优化技术的主成分分析算法的有效性。