字典学习算法

学习型字典 是指通过训练大量与目标数据相似的数据，学习其特征获得的字典。字典学习主要包括两个阶段，一个是字典构建阶段，一个是利用字典进行样本表示阶段。

一种 基于样本学习的字典学习算法。它的核心思想是通过迭代优化的方式来更新字典，以 最小化信号的 重构误差。MOD算法的目标是在给定一个训练样本集X的情况下，找到一个字典D，使得信号Y可以被D以稀疏的方式表示，即求解以下优化问题：

MOD算法的更新策略是通过最小化表征误差来实现的。通过对目标函数求偏导，可以得到以下更新公式：

这个更新过程通常需要几十次迭代才能收敛，是一个比较可行的方法。然而，MOD算法的缺点在于它在运算过程中需要对矩阵求逆，这会导致较大的计算量