请问一下我在使用sklearn.linear_model库中的的OrthogonalMatchingPursuit算法时算不出来了原来的X，如何解决？

Question

请问一下我在使用sklearn.linear_model库中的的OrthogonalMatchingPursuit算法时算不出来了原来的X？（Y = fourier_basicX）以下是源码
、

以及运行后的结果，我将Y和fourier_basicx分别进行了输出，按流程来说应该是差别不大的，但现实并不是这样：

有没有朋友能指导一下呢？

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt: 首先，需要了解一下问题的背景。OrthogonalMatchingPursuit算法是一种用于稀疏编码的算法，用于处理高维数据集，能够在较小的样本集上进行处理。在该算法中，我们需要提供一个稀疏基矩阵X和数据矩阵Y，然后使用OrthogonalMatchingPursuit算法来得到X的系数矩阵C。 根据问题描述，我们发现问题出在无法计算出原始数据集X，因此我们需要检查代码中计算X的方法是否有误。以下是可能导致问题的几个方面： 1.傅里叶基函数的选取：在计算X时，我们需要使用傅里叶基函数相乘得到。因此，需要确保在选取傅里叶基函数的时候，其能够准确地表示我们的数据集Y。一般情况下，我们会使用N个正弦/余弦函数（N为数据集Y的长度），这些函数的周期应该覆盖数据集中有意义的频率范围，并且尽可能平滑地表示数据集。 2.计算代码的正确性：在实现计算X的代码时，需要注意使用正确的算法和正确的参数进行计算。可以尝试使用其他软件包或参考其他成熟的代码，来检查自己的代码是否正确。 3.数据预处理：如果数据集中存在噪声或异常值，可以考虑进行数据预处理，比如去噪、删除异常值等等，以确保数据的质量能够被稀疏表示算法所接受。 以下是一个代码模板，可以供初学者参考： ``` import numpy as np # 生成数据集Y t = np.linspace(0, 1, num=400) y = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) # 选取傅里叶基函数 N = y.shape[0] k = np.arange(N) basis = np.zeros((N, N)) for i in range(N): basis[:, i] = np.sin(2 * np.pi * k * i / N) # 计算X X = np.dot(basis.T, y) print(X) ``` 以上代码中，我们首先生成了一个简单的正弦函数组合数据集Y，并选取了N个正弦函数作为傅里叶基函数。然后，我们使用dot函数计算X，并输出结果。你可以将该代码与你的代码进行比较，检查可能存在的差异和问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^