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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分析了常见的社团发现算法的特点,以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足,并提出了基于Laplace图谱和K-Means聚类算法的多社团发现方法,该方法是一个可视化的决策过程。根据

2024-03-22 4 K-SVD