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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A)
K-SVD 源代码
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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A = [1 2;3 4;5 6;7 8]; s = svd(A) [U,S,V] = svd(A) [U,S,V] = svd(A,0)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A,0)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A)
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>> A =[9,4;6,8;2,7] >> [U,S,V] = svd(A) >> [U,S,V] = svd(A,0)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A,0)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A,0)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A)
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A=[1 2;3 4;5 6]; [U S V]=svd(A,0)