稀疏编码算法python

稀疏编码算法是一种无监督学习算法，用于将输入数据表示为一组稀疏的基向量的线性组合。以下是一个简单的稀疏编码算法的 Python 实现：

import numpy as np

def sparse_encode(X, D, lmbda):
    """
    X: 输入数据，形状为 (样本数, 特征数)
    D: 基向量，形状为 (特征数, 基向量数)
    lmbda: 稀疏系数
    """
    m, n = X.shape
    k = D.shape[1]
    Z = np.zeros((n, k))
    for i in range(n):
        x = X[:, i]
        # 最小化误差和稀疏度
        z = np.linalg.lstsq(D, x - np.dot(D, Z[i, :]))[0]
        # 软门限函数
        Z[i, :] = np.sign(z) * np.maximum(np.abs(z) - lmbda, 0)
    return Z

这个函数接受输入数据 X 和基向量 D，以及一个稀疏系数 lmbda。它使用最小二乘法来计算每个输入向量在基向量上的稀疏表示，其中稀疏度由软门限函数控制。返回的 Z 矩阵包含每个输入向量的稀疏表示。需要注意的是，这个实现使用了 numpy 的 lstsq 函数来求解最小二乘问题。