【字典学习+稀疏编码Sparse Encoding】简单介绍与sklearn的实现方式1）特征选择(Feature Selection)： 直接对原始图像提取的特征很多情况下其实是有冗余成分的，就是说我们只需要关键特征识别就可以，没有必要用那么多特征，更多情况下，那些冗余信息会干扰我们最后的识别结果！而稀疏编码可以实现特征的自动选择，它会学习地去掉这些没有信息的特征，也就是把这些特征对应的权重置为0。 2）可解释性(Interpretability)：另一个青睐于稀疏的理由是，模型更容易解释，即只有那几个关键特征会影响最终的结果，更容易解释。