基于自适应鲁棒主成分分析的图像数据处理方法、装置及存储介质

本发明涉及机器学习技术领域，且公开了基于自适应鲁棒主成分分析的图像数据处理方法、装置及存储介质，包括步骤1：收集数据并对数据集归一化处理；步骤2：建立基于自适应鲁棒主成分分析的数据降维和降噪模型；步骤3：将处理好的数据集带入基于自适应鲁棒主成分分析的数据降维和降噪模型中进行降维，同时使用优化迭代算法对自适应鲁棒主成分分析模型进行迭代训练；步骤4：将处理好的数据集带入稳定的自适应鲁棒主成分分析模型中获得最优解，并将获得的结果进行聚类；本方法具备鲁棒性强、具有严格的收敛保证和闭型解等优点，解决了现有PCA方法在数据处理时存在的没有对权重进行约束、数据的权重不稳定和模型鲁棒性差等问题。