def sparse_rep(data, dictionary): omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=5) omp.fit(dictionary, data) coef = omp.coef_ return coef def anomaly_detection(data, dictionary): coef = sparse_rep(data, dictionary) residual = np.linalg.norm(data - np.dot(dictionary, coef)) return residual中稀疏表示稀疏怎么调整

在给定的代码中，稀疏表示是使用`OrthogonalMatchingPursuit`（OMP）算法实现的。OMP算法通过设置`n_nonzero_coefs`参数来控制稀疏度，即表示结果中非零系数的数量。

在`sparse_rep`函数中，`n_nonzero_coefs`参数被设置为5，这意味着稀疏表示结果将具有最多5个非零系数。

如果你想要调整稀疏度，可以通过修改`n_nonzero_coefs`参数的值来实现。较小的`n_nonzero_coefs`值会导致更稀疏的表示结果，而较大的值会产生更多的非零系数。

下面是一个示例代码，演示如何调整稀疏度：

from sklearn.linear_model import OrthogonalMatchingPursuit

def sparse_rep(data, dictionary, n_nonzero_coefs):
    omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=n_nonzero_coefs)
    omp.fit(dictionary, data)
    coef = omp.coef_