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聊聊基于稀疏表示的分类器(SRC)。咱们先从基础概念说起吧，这种分类方法的核心其实是模仿生物神经系统的工作方式。早在上世纪神经生物学研究就发现，哺乳动物的视觉系统能快速抓住自然图像的关键特征，这种高效处理方式后来被提炼成了稀疏编码理论。

想想咱们平时看到的图片，动不动就包含上亿像素点。但人脑可不像电脑硬盘那样耿直地全盘接收，神经科学实验证明，大脑会像老练的编辑那样对图像信息做极简处理——只挑出0.1%~1%的关键特征来存储记忆。这种去芜存菁的信息压缩方式，就是我们现在说的稀疏编码。

把这个生物学发现搬到机器学习领域，就诞生了基于稀疏表示的分类器(SRC)。简单来说，它就像个聪明的数据管家，通过建立过完备字典，让算法能像人脑那样从海量数据中精准抓取关键特征。这种分类方法特别适合处理高维数据，在图像识别、医疗影像分析这些需要处理大量信息的场景里特别好用，算得上是把生物智慧转化为计算机算法的经典案例。