小白理解k-svd算法

小白理解k-svd字典学习   一、字典学习 字典学习也可简单称之为稀疏编码，字典学习偏向于学习字典D。从矩阵分解角度，看字典学习过程：给定样本数据集Y，Y的每一列表示一个样本；字典学习的目标是把Y矩阵分解成D、X矩阵：   同时满足约束条件：X尽可能稀疏，同时D的每一列是一个归一化向量。 D称之为字典，D的每一列称之为原子；X称之为编码矢量、特征、系数矩阵；字典学习可以有三种目标函数形式 (1)

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