1. 算法简介 K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。 2. 主要问题 Y = DXWhere Y∈R(n*N), D∈R(n*K), X∈R(k*N), X is a sparse m
# 如何在Python中实现K-SVD算法
K-SVD（K-Singular Value Decomposition）是一种用于稀疏表示的学习算法，广泛应用于信号处理和机器学习中。本文将带领你一步步实现K-SVD算法，适合刚入行的小白。下面，我们将展示整个实现流程，并逐步解释每一步需要执行的代码。
## 实现流程
在实施K-SVD算法之前，首先需要了解整个过程。我们将整个任务分为以下几个步骤
K-SVD是一个用于稀疏表示的字典学习算法，是一个迭代算法，是K-Means算法的泛化。 (1) K-SVD的算法流程如下： I)固定字典，利用追踪算法(Pursuit Algorithm)求得(近似)最优的系数矩阵； II)每次更新一个列(用SVD求解)，固定字典的其它所有的列。计算新的列及其相对应系数，使得问题(1)最小化； III)重复I)、II)直至收敛。 接下来我们会详细的讨论K-
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2024-04-07 10:09:24
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深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。准备数据集出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：通常，对于深度学习，我们将训练和测试数据分开。导入所需的软件包Pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport picklefrom keras.preprocessing.
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2024-04-17 11:20:57
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1、keywordkeyword.kwList 查看当前版本所有关键字
print(keyword.iskeyword('break')) 返回true，表示break为关键字2、sys包含了与Python解释器和它的环境有关的函数，功能极多。sys.argv 一个从程序外部获取参数的桥梁，这个“外部”很特别，从外部取得的参数可以是多个，所以获得的是一个列表（list)，也就是说sys.
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2024-04-16 15:31:28
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1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。Y为要表示的信号，D为超完备矩阵（列数大于行数）， X为系数矩阵，X与Y按列对
原创
2023-05-29 23:04:06
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一、KSVD去噪核心原理KSVD（K-Singular Value Decomposition）通过字典学习与稀疏编码实现图像去噪，其核心流程分为三个阶段：字典训练：从含噪图像中学习过完备字典，捕捉图像内在结构特征。稀疏分解：将图像块表示为字典原子的稀疏线性组合，抑制噪声成分。系数重构：通过软阈值处理分离噪声，重建干净图像。数学模型可表示为：其中：二、MATLAB实现步骤2.1 字典训练与稀疏编码
1 简介基于稀疏表示的分类方法关键之一就是字典的学习。欧阳琰等[9]直接将图像的表情特征作为字典元素，然后以该字典为基础进行表情分类。2 部分代码%%% Main Program of KSVD-NN based facial expression recognition.%% Ziyang Zhangcleardatadim='37x30';%datadim='50x40';%datadim='
原创
2021-11-07 22:24:05
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1.引言 稀疏编码以成功应用于计算机视觉和图像分析中的各种问题，包括图像降噪，图像恢复，图像分类。稀疏编码接近于一个输入信号，Υ是过完备字典D中原子的稀疏编码线性组合。稀疏编码的性能依赖于字典D的质量
原创
2021-07-05 10:36:39
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%
% Main Program of KSVD-NN based facial expression recognition.
clear
datadim='37x30';
%datadim='50x40';
%datadim='gabor_all';
testmethod='unfamiliar';
% prepare image data
[data,label] =
原创
2021-07-07 15:20:48
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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1 简介作为计算机视觉和模式识别领域的一个热点课题,图像识别被应用于公共安全、国防军事、农业和日常生活等许多方面。基于稀疏表示的分类方法由于其所具有的简单性和有效性在近年获得了广泛的关注,并且被成功地应用到了计算机视觉和图像处理的一列系问题当中。在基于稀疏表示分类的框架中,字典对稀疏编码和分类的性能起着至关重要的作用。从训练样本中学习一个具有判别性的字典具有重要的意义。2 部分代码%=======
原创
2022-03-13 21:24:10
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算法是程序的灵魂，每个程序员，尤其是高手程序员，对算法的掌握应该是如数家珍，必须要熟悉。算法非常枯燥，但是研究透了对你的程序功底非常有帮助。那么用Python如何实现主流的算法呢？今天推荐一个巨牛的repo，不仅把主流的算法都讲了一遍还用Python代码实现了，一起来看一下。 01
Github标星近4万这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的
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2023-08-14 17:04:04
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1、斐波那契数列函数：>>> def fib(n):
a,b = 0, 1#初始化，多重赋值
while b < n:
print(b,end=' ')
a,b = b, a+b
>>> fib(10)
1 1 2 3 5 82、用递归法求和>>> def mysum(L):
if not L:
return 0
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2023-08-10 14:59:22
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1、冒泡排序冒泡排序比较常见，面试很多都会问到这个算法，其原理比较简单，代码实现也很简单# 冒泡排序
# 先定一个一个需要排序的列表
l = [7,2,3,1,4,5,6,9,8]
# 统计一下长度
n = len(l)
## 先遍历所有元素
for i in range(len(l)):
## 最后还剩多少个元素需要对比排序，因为本身自己不需要排序，所以-1，之前已经拍过多少个数字了，还
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2023-06-15 11:47:15
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最近思考了一下未来，结合老师的意见，还是决定挑一个方向开始研究了，虽然个人更喜欢鼓捣。深思熟虑后，结合自己的兴趣点，选择了NLP方向，感觉比纯粹的人工智能、大数据之类的方向有趣多了，个人还是不适合纯粹理论研究 :)。发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后，在京东找了一本书--《NLP汉语自然语言处理原理与实践》，到今天看了大约150页，发现还是很模糊，决定找点代码来看。 从最简单
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2023-12-18 14:58:30
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