举例：K-SVD最大的不同在字典更新这一步，K-SVD每次更新一个原子（即字典的一列）和其对应的稀疏系数，直到所有的原子更新完毕，重复迭代几次即可得到优化的字典和稀疏系数。如下。K-SVD最大的不同在字典更新这一步，K-SVD每次更新一个原子（即字典的一列）和其对应
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K-SVD算法—图像解析，让你看透彻！（附代码）
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