稀疏矩阵、稠密矩阵、稀疏表示、字典学习概念

稀疏矩阵：矩阵中0元素的个数远大于非零，且0元素分布无规律。

稠密矩阵：稀疏矩阵反之。

稀疏表示：寻找一个系数矩阵A（K*N）以及一个字典矩阵B（M*K），使得B*A尽可能的还原X，且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。 书上原文为（将一个大矩阵变成两个小矩阵，而达到压缩）

字典学习 ：“为普通稠密表达的样本找到合适的字典，将样本转化为合适的稀疏表达形式，从而使学习任务得以简化，模型复杂度得以降低，通常称为‘字典学习’（dictionary learning），亦称‘稀疏编码’（sparse coding）”块内容

参考

https://blog.csdn.net/touch_dream/article/details/70767343