sklearns OMP中的“字典中的线性相关”异常

Question

我使用sklearns OrthogonalMatchingPursuit来使用KSVD algorithm学习的字典来获得信号的稀疏编码。但是，在fit期间，我收到以下运行时警告：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/omp.py:391: RuntimeWarning:  Orthogonal matching pursuit ended prematurely due to linear
dependence in the dictionary. The requested precision might not have been met.

  copy_X=copy_X, return_path=return_path)

在这些情况下，结果确实不令人满意。我不明白这个警告的意义，因为在稀疏编码中，有一个过完备的字典是很常见的，因此它也是一个线性依赖。这对OMP来说不应该是个问题。事实上，如果字典是一个方阵，也会发出警告。在

此警告是否也会指出应用程序中的其他问题？在

Answer 1

问题出在中的数据向量y

omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=target_sparsity)
omp.fit(D, y)

它包含的数值非常小。当我规范化y以及D时，拟合以预期的精度工作。在