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矩陣分解是計算機視覺、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)分析工具。近年來，矩陣分解的概率模型已成為人們關注的焦點?，F(xiàn)有的概率矩陣分解一般將數(shù)據(jù)矩陣分解為兩個低秩矩陣之積，這可能會限制該模型的靈活性和實用性。為此，提岀了魯棒概率矩陣三分解模型（RPMI）。該模型將數(shù)據(jù)矩陣分解為三個矩陣的乘積，并考慮了其魯棒性。在模型求解時，先將拉普拉斯分布進行分層表示;再采用基于極大后驗估計的策略，設計了一種條件期望最大化算法。在實驗中，將魯棒概羍矩陣三分解應用到圖像去噪和視頻背景建模中，結果證實了所提方法的可行性與有效性。
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