K-SVD

K-SVD是一种经典的字典训练算法,依据误差最小原则,对误差项进行SVD分解,选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数,经过不断的迭代从而得到优化的解。

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模式识别中的K均值算法,对数据进行归类。程序中,使用了二维数据进行分类。通过修改参数,也可以支持三维或是更高维数的分类。

2017-03-26 28 K-SVD