基于主成分分析的字典学习
<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>在K奇异值字典学习方法的基础上, 结合主成分分析方法提出了K主成分分析字典学习方法. 该方法取代了K奇异值分解(KSVD) 方法中对误差项直接进行SVD 分解来更新原子, 取而代之的是通过对误差项进行PCA 分解, 提取其主成分作为字典中原子的更新. 仿真结果表明, 与KSVD字典学习方法相比, 所提出的方法字典学习效果更好, 对训练样本的表达误差更小, 学习字典更能表达训练样本的特征.</bo
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