字典更新与K-SVD

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字典更新与K-SVD 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 矩阵的奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 2. 字典更新方法 2.1 最优方向法 (Method of Optimal Directions, MOD) 2.2 标准正交基联合(Unions of Orthonormal Bases, UOB) 2.3 K-SVD 3. 参考文献 K-means & K-SVD原理最优方向法(MO…

动态更新echarts k线图数据通过websocket取数据

1.加载插件,实例化chart.2.链接websocket3.接收数据,处理数据,调用chart的实例,不断更新数据<!DOCTYPE html><html><head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title></head><body><div id="container"><…

字典集合Dictionary<K,V>和构造的应用==>>体检套餐项目

效果首先,我们先来准备我们需要的类 1.检查项目类 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 第五章_体检套餐管理系统_ { //项目类 public class HealthCheckItem { //项目描述 public string Description { get; set;…

hdu5536 Chip Factory 字典树+暴力处理异或最大令X=(a[i]+a[j])^a[k]， i，j，k都不同。求最大的X。

/** 题目:hdu5536 Chip Factory 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5536 题意:给定n个数,令X=(a[i]+a[j])^a[k], i,j,k都不同.求最大的X. 思路:字典树,由于转化为二进制最大是32位.将所有数转化为二进制,不足32位补0. 然后逆序插入字典树(逆序是为了查询的时候,保证先找最大的位,这样结果才是最大的). 枚举i,j.从字典树删除i,j.然后在字典树找k.计算结果.然后把i,j的数重新插入…

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

注:字典学习也是一种数据降维的方法,这里我用到SVD的知识,对SVD不太理解的地方,可以看看这篇博客:<SVD(奇异值分解)小结 >. 1.字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念.字典是前辈们学习总结的精华,当我们需要学习新的知识的时候,不必与先辈们一样去学习先辈们所有学习过的知识,我们可以参考先辈们给我们总结的字典,通过查阅这些字典,我们可以大致学会到这些知识. 为了将上述过程用准确的数学语言描述出来,我们需要将"总结字典"."查阅字典&qu…

K-SVD字典学习及其实现（Python）

算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中,K-SVD不仅仅将原子依次更新,对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正. 不像MOP,K-SVD不需要对矩阵求逆,而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量. 固定系数矩阵X和字典矩阵D,字典的第\(k\)个原子为\(d_k\),同时\(d_k\)对应的稀疏矩阵为\(X\)中的第\(k\)个行向量\(x^k_T\). 假设当前更新进行到原子\(d_k\),样本矩阵和字典逼近的…

k-svd字典学习，稀疏编码

1. K-SVD usage: Design/Learn a dictionary adaptively to betterfit the model and achieve sparse signal representations. 2. Main Problem: Y = DX Where Y∈R(n*N), D∈R(n*K), X∈R(k*N), X is a sparse matrix. 3. Objective function 4. K-SVD的求…

IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示（稀疏分解）

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算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵.第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典. 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合.也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数.论文中采用的是2范数…

稀疏编码（sparse code）与字典学习（dictionary learning）

Dictionary Learning Tools for Matlab. 1. 简介字典 D∈RN×K(其中 K>N),共有 k 个原子,x∈RN×1 在字典 D 下的表示为 w,则获取较为稀疏的 w 的稀疏逼近问题如下表示: wopt=argminw∥w∥p+γ∥x−Dw∥22p∈{0,1} γ 越大,得到的解越稠密(dense). p=0,通过 MP(matching pursuit)匹配追踪算法求解,比如 ORMP(order recursive matching pursuit):…

Python: 字典的基本操作

字典是Python里唯一的映射类型.字典是可变的.无序的.大小可变的键值映射,有时候也称为散列表或关联数组. 例子在下面: dic = {"apple":2, "orange":1} #定义一个字典>>> dic.copy() #复制字典{'orange': 1, 'apple': 2}>>> dic["banana"] = 5 #增加一项>>> dic.items() …