K-SVD算法

K-SVD算法的基本思想：ios Y为训练样本，D为字典，X为稀疏系数。通常分为Sparse Coding和DictionaryUpdate两个步骤：算法 1：Sparse Coding：固定字典D经过下面的目标函数采用一种追踪算法找到样本的最佳稀疏矩阵。app 2：Dictionary Update：按列更新字典，一句可以使MSE减小的准则，经过SVD（奇异值分解）循序的更新每一列和该列对应的稀

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