matlab 稀疏表示

在MATLAB中，稀疏表示是一种用于处理大规模矩阵的技术。稀疏矩阵是一种只存储非零元素的矩阵表示方法，它能够有效地减少内存使用和运算时间。可以使用MATLAB中的sparse函数将完全存储方式的矩阵转换为稀疏存储方式的矩阵。例如，使用sparse函数可以将一个完全存储方式的矩阵S转换为稀疏矩阵A，即A=sparse(S)。另外，sparse函数还可以通过指定矩阵的非零元素的行和列下标来创建稀疏矩阵，如sparse(u,v,S)，其中S为非零元素，u和v分别为S的行和列下标。要将稀疏矩阵转换为完全存储方式的矩阵，可以使用full函数，如full(A)。稀疏表示算法在处理大规模数据时非常有用，可以提高计算效率和减少存储空间的占用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（13）-稀疏表示算法](https://blog.csdn.net/sinat_34897952/article/details/123975518)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Matlab基础之稀疏矩阵](https://blog.csdn.net/qq_29540745/article/details/52691395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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