本文介绍了基于MATLAB的低秩结构重构算法仿真实现，包括ALM、IT、APG和ADMM，并对比了它们在迭代策略和损失函数上的差异。四种算法在低秩结构重构中有不同应用效果，适用于不同问题场景。
基于MATLAB的低秩结构重构算法仿真实现：ALM、IT、APG和ADMM对比
低秩结构重构是一种在信号处理和图像处理领域广泛应用的技术，用于从高维数据中提取出低维结构信息。在本文中，我们将介绍基于MATLAB的低秩结构重构算法的仿真实现，并对比ALM（交替方向乘子法）、IT（迭代阈值法）、APG（加速投影梯度法）和ADMM（交替方向乘子法）这四种常见的低秩结构重构算法。
算法实现
我们首先介绍ALM算法的实现。以下是MATLAB代码示例：
function [X_hat] = ALM(X, lambda, max_iter)
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