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K-SVD是一種經(jīng)典的字典訓(xùn)練算法，依據(jù)誤差最小原則，對(duì)誤差項(xiàng)進(jìn)行SVD分解，選擇使誤差最小的分解項(xiàng)作為更新的字典原子和對(duì)應(yīng)的原子系數(shù)，經(jīng)過(guò)不斷的迭代從而得到優(yōu)化的解。