对Frobenius 范数的理解

Frobenius 范数是一种矩阵范数，记为∣∣⋅∣∣F||·||_F∣∣⋅∣∣F，定义为一个矩阵所有元素平方和的开方，即
∣∣X∣∣F=∑i∑jxi,j2||X||_F= \sqrt{\sum_{i}\sum_{j}x_{i,j}^2}∣∣X∣∣F=i∑j∑xi,j2
我对它理解是：可以用来衡量两个矩阵之间的差异，即两个矩阵之间的欧氏距离。

在稀疏表示(Sparse Representation)里边，用训练集数据线性表示测试集，会用 Frobenius 范数来计算重构数据与真实测试集之间的误差。

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转载自:https://blog.csdn.net/qq_27946691/article/details/56488063
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