k-svd算法代码实现

以下是 K-SVD 算法的 MATLAB 代码实现：

function [D,X] = ksvd(Y,k,T)
% Y: 数据矩阵, d x n
% k: 字典大小
% T: 迭代次数

[d,n] = size(Y);

% 初始字典
D = normc(randn(d,k));

for t = 1:T
    % 稀疏编码
    X = omp(D,Y,[],'maxatoms',ceil(d/4));
    
    % 更新字典
    for j = 1:k
        % 找到使用第 j 列的数据
        idx = find(X(j,:));
        if isempty(idx)
            continue;
        end
        
        % 减去使用第 j 列的数据对应的列
        E = Y(:,idx) - D*X(:,idx) + D(:,j)*X(j,idx);
        
        % 奇异值分解
        [U,S,V] = svd(E,'econ');
        
        % 更新字典和稀疏表示
        D(:,j) = U(:,1);
        X(j,idx) = S(1,1)*V(:,1)';
    end
end
end

这里调用了 MATLAB 自带的 `omp` 函数进行稀疏编码，使用了 `svd` 函数进行奇异值分解。需要注意的是，这个实现并不是最优化的，仅供参考。

相关问题

k-svd算法matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 实现 K-SVD 算法的代码：

function [D,X] = ksvd(Y,D,X,iterations)
% Y: 数据矩阵, d x n
% D: 初始字典, d x k
% X: 初始稀疏表示, k x n
% iterations: 迭代次数

[d,n] = size(Y);
k = size(D,2);

for iter = 1:iterations
    % 更新稀疏表示
    for i = 1:n
        Xi = X(:,i);
        Di = D;
        Di(:,Xi~=0) = 0;
        residual = Y(:,i) - D*Xi;
        active_idx = find(Xi~=0);
        if ~isempty(active_idx)
            residual = residual + D(:,active_idx)*(Xi(active_idx)*active_idx');
        end
        [Ci,~,~] = svds(residual,1);
        Xi = zeros(k,1);
        Xi(active_idx) = X(active_idx,i);
        Xi(Xi~=0) = Ci;
        X(:,i) = Xi;
    end
    
    % 更新字典
    for j = 1:k
        active_idx = find(X(j,:)~=0);
        if ~isempty(active_idx)
            E = Y(:,active_idx) - D*X(:,active_idx) + D(:,j)*X(j,active_idx);
            [U,S,V] = svds(E,1);
            D(:,j) = U;
            X(j,active_idx) = S*V';
        end
    end
end
end

这里的 `svds` 函数用来计算矩阵的奇异值分解。需要注意的是，这个实现并不是最优化的，仅供参考。

k-svd算法MATLAB

### K-SVD算法在MATLAB中的实现

K-SVD是一种用于字典学习的技术，在信号处理和图像处理领域有广泛应用。为了高效地开发和测试此类算法，使用高级编程环境如MATLAB是非常合适的[^1]。

#### MATLAB中K-SVD算法的实现概述

在MATLAB环境中实现K-SVD算法可以显著减少开发时间并提高效率。下面提供了一个简化版的K-SVD算法实现：

function [D, Z] = ksvd(X, d, nAtoms, tol, maxIter)
% X: 输入数据矩阵 (nSamples x nFeatures)
% d: 字典大小 (nAtoms x nFeatures)
% nAtoms: 原子数量
% tol: 收敛阈值
% maxIter: 最大迭代次数

[nSamples, ~] = size(X);
Z = zeros(nAtoms, nSamples); % 初始化稀疏编码矩阵
D = randn(d, nAtoms);       % 随机初始化字典

for iter = 1:maxIter
    % E步：固定字典 D ，更新稀疏表示 Z
    for i = 1:nSamples
        [~, idx] = min(sum((X(:,i)-D*Z).^2));
        Z(idx,i) = 0;
        A = D(:,idx)\(X(:,i)-D(:,setdiff(1:end,idx))*Z(setdiff(1:end,idx),i));
        Z(:,i) = [A;zeros(nAtoms-length(A),1)];
    end
    
    % M步：固定稀疏表示 Z ，更新字典 D
    for j = 1:nAtoms
        Ij = find(Z(j,:) ~= 0);
        if length(Ij)>0
            Ej = X - D * Z + D(:,j)*Z(j,Ij)';
            Dj = svds(Ej(:,Ij),1);
            D(:,j) = Dj;
            Z(j,Ij) = Dj'*Ej(:,Ij);
        end
    end
    
    % 检查收敛条件
    residual = norm(X-D*Z,'fro')^2 / prod(size(X));
    fprintf('Iteration %d/%d, Residual Error=%.4e\n',iter,maxIter,residual);
    
    if residual < tol
        break;
    end
end

此代码展示了如何通过交替最小化方法来训练自适应过完备基底（即字典）。该过程分为两个阶段——E步（期望最大化框架下的估计步骤）和M步（最大似然参数调整），这两个阶段会重复执行直到满足特定停止准则为止。