import?numpy?as?np
from?sklearn?import?linear_model
import?scipy.misc
from?matplotlib?import?pyplot?as?plt


class?KSVD（object）:
????def?__init__（self?n_components?max_iter=30?tol=1e-6
?????????????????n_nonzero_coefs=None）:
????????“““
????????稀疏模型Y?=?DX，Y為樣本矩陣，使用KSVD動態更新字典矩陣D和稀疏矩陣X
????????:param?n_components:?字典所含原子個數（字典的列數）
????????:param?max_iter:?最大迭代次數
????????:param?tol:?稀疏表示結果的容差
????????:param?n_nonzero_coefs:?稀疏度
????????“““
????????self.dictionary?=?None
????????self.sparsecode?=?None
????????self.max_iter?=?max_iter
????????self.tol?=?tol
????????self.n_components?=?n_components
????????self.n_nonzero_coefs?=?n_nonzero_coefs

????def?_initialize（self?y）:
????????“““
????????初始化字典矩陣
????????“““
????????u?s?v?=?np.linalg.svd（y）
????????self.dictionary?=?u[:?:self.n_components]

????def?_update_dict（self?y?d?x）:
????????“““
????????使用KSVD更新字典的過程
????????“““
????????for?i?in?range（self.n_components）:
????????????index?=?np.nonzero（x[i?:]）[0]
????????????if?len（index）?==?0:
????????????????continue

????????????d[:?i]?=?0
????????????r?=?（y?-?np.dot（d?x））[:?index]
????????????u?s?v?=?np.linalg.svd（r?full_matrices=False）
????????????d[:?i]?=?u[:?0].T
????????????x[i?index]?=?s[0]?*?v[0?:]
????????return?d?x

????def?fit（self?y）:
????????“““
????????KSVD迭代過程
????????“““
????????self._initialize（y）
????????for?i?in?range（self.max_iter）:
????????????x?=?linear_model.orthogonal_mp（self.dictionary?y?n_nonzero_coefs=self.n_nonzero_coefs）
????????????e?=?np.linalg.norm（y?-?np.dot（self.dictionary?x））
????????????if?e?????????????????break
????????????self._update_dict（y?self.dictionary?x）

????????self.sparsecode?=?linear_model.orthogonal_mp（self.dictionary?y?n_nonzero_coefs=self.n_nonzero_coefs）
????????return?self.dictionary?self.sparsecode


if?__name__?==?‘__main__‘:
????im_ascent?=?scipy.misc.ascent（）.astype（np.float）
????ksvd?=?KSVD（300）
????dictionary?sparsecode?=?ksvd.fit（im_ascent）
????plt.figure（）
????plt.subplot（1?2?1）
????plt.imshow（im_ascent）
????plt.subplot（1?2?2）
????plt.imshow（dictionary.dot（sparsecode））
????plt.show（）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????1791013??2018-11-21?21:42??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\K-SVD??An?Algorithm?for?Designing?Overcomplete?Dictionaries?for?Sparse?Representation.pdf

?????文件???????2349??2018-12-16?13:41??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\k-SVD.py

?????文件????????150??2018-12-10?10:48??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\kmeans\center

?????文件???????2878??2018-12-10?10:28??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\kmeans\data.txt

?????文件???????4455??2018-12-10?10:53??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\kmeans\kmeans.py

?????文件???????1805??2018-12-10?10:48??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\kmeans\sub

?????文件????1998590??2018-12-17?10:29??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\SVD.pptx

?????目錄??????????0??2019-01-16?11:06??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）\kmeans

?????目錄??????????0??2019-01-16?11:09??K-SVD算法python實現以及PPT原理講解（自制）

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