L1范数

提供L1_LS算法的Matlab代码包，用于解决L1范数优化问题。

在解决图像稀疏表示系数的问题时，L1范数求解方法在Matlab中具有重要应用。

以下文章详细介绍了由约翰·赖特（John Wright）、阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）开发的基于稀疏表示的鲁棒人脸识别算法。该技术利用L1范数最小化分类器来识别人脸。研究使用了MIT-CBCL和YaleB数据库，这些数据库可以从相关网址获取：http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html 和 http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html。

MATLAB源码用于严格分层线性规划中L2范数的加权方法存储库，适用于机器人控制。使用L1范数作为正则化步骤可以实现对机器人系统的稀疏或简约控制。此存储库包含提交给IEEE RA-L/ICRA审查的论文的源代码，正在审核中。即将发布的文档提升代码的可读性。实验视频展示了双臂控制中WLP-L1算法和WLP-L2算法的效果，以及对偶技巧的重构。对偶技巧的源代码可在对偶技巧文件夹中找到，用于将字典线性程序重新表述为单目标线性程序。要运行此代码，需要安装MATLAB和Yalmip工具箱，并建议安装免费学术许可证的Gurobi以重现报告的计算性能。另外，还提供了用于分层二次规划的未记录的对偶技巧的实现。该代码在Ubuntu 18.04LTS上测试，并包括Python3.7或更高版本的依赖项CasADi和PyBullet，用于任务功能的自动区分和优化求解器接口，以及模拟和可视化机器人运动。

MATLAB开发：基于L1正常化的面板检测。这是一段利用网络摄像头输入，通过最小化L1范数的方法来检测人脸的代码示例。

社会经济和科学研究中，线性模型和广义线性模型已广泛应用于数据分析和数据挖掘。在公司财务预警领域，引入L1范数惩罚技术的模型不仅可以估计模型系数，还能实现变量选择。探讨了L1范数正则化Logistic回归模型在上市公司财务危机预测中的应用，通过对比沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据，证实了其在提高模型解释性的同时保持预测精度。

1、这段Matlab代码用于解决稀疏表示中L1规范最小化的问题。 2、对函数接口稍作修改，解决了在C++调用时参数传递的问题。由于函数使用了varargin进行可变参数传递，而C++的参数传递方式是固定的。 3、我亲自用opencv测试过这段代码，可以确保其可用性。 4、如果您不想将Matlab的.m文件生成dll供C++调用，您可以在我的资源中找到已上传的.h、.dll和.lib文件，这些文件可以直接放入C++代码可以访问的位置。

在MATLAB开发中，探讨了如何求解具有多余行数的K矩阵与向量f之间的l1范数最小化问题。问题约束包括：通过原始内点方法，使得解x满足y与x之间的二范数距离小于等于ε。针对稀疏线性系统，采用了Blendenpik和SpTriSolve进行预处理和求解。详细算法描述可参考文献“尖点集表面的L1稀疏重建”。

l1_ls MATLAB求解用于解决如下形式的问题：最小化 ||Ax-y||^2 + lambdasum|x_i|。

这份MATLAB源代码实现了论文中提出的L1-PCA外推的近端交替最大化方法，用于研究其在合成和真实数据集上的线性收敛性能。与标准的PAM方法、惯性PAM (iPAM)及GS-iPAM进行了比较。作者为王鹏、刘会康和Anthony Man-Cho So，提交给《优化学杂志》（SIAM Journal on Optimization）。