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svd算法matlab代码张量代码 用于计算各种张量分解的MATLAB代码。 大多数共享代码都没有经过优化，只能用来检查提出的新张量分解模型的可行性。 大多数算法也基于交替最小二乘的变体。 最近更新：21/02/2019 - - - - 内容 - - - - - 1 /基于字典的分解 一组使用CPD模型分解张量的函数，其中一个因素存在于大量已知组件字典中。 a）M2PALS：可以使用多个词典，每个词典要选择的原子数都有界限。 b）MPALS：张量T的CPD中的因​​子A为A = D（：，K），K为一组同名异形。 具有贪婪和灵活的算法。 c）ProxOp：l_1和l_∞引起的矩阵范数，python和Matlab代码的近邻运算符均可用。 Python代码以更优化的方式实现。 2 /耦合分解 a）CCP：弹性耦合张量分解。 b）NNP2：在耦合模式下具有非负约束的灵活耦合的PARAFAC2。 c）注册CP：即将推出 3 /约束张量数据的压缩和加速约束 a）PROCO-ALS：快速的非负张量PARAFAC /规范多态分解。 压缩基于随机SVD。 4 /非线性张量分解 a）NLFD：非线性荧光分

张量内容的详细介绍，张量CP分解以及Tucker分解内容的详细讲解！ 建议结合我的博客来学习：https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/118255259?spm=1001.2014.3001.5502

基于张量分解的大规模MU-MIMO系统中CSI反馈算法，曾媛，谢东亮，近年来，大规模多用户多输入多输出(Multi Users Multiple Input Multiple Output,MU-MIMO)通过在基站端配置大规模天线阵列，在不增加带宽及功率的��

高光谱图像盲分解的矩阵矢量非负张量分解

基于张量分解的逻辑回归图像分类算法，张建光，韩亚洪，图像分类已经成为图像处理领域的重要研究内容。传统基于向量的分类算法需要将图像向量化。向量化的过程导致图像空间信息的丢失和

张量分解-CP分解，一种经典的张量分解的方法。网页截图

详细介绍了张量分解的相关知识

在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据，这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。但是由 于这些数据中缺失值较多，存在一定的稀疏性，因此需要对张量进行分解，恢复缺失值，找出多元数据之间潜在的关系。 张量分解是推荐系统中一种重要的方法, 在推荐系统中应用张量分解，可以挖掘出潜在关系，给用户带来更好的推荐体验。笔者以数据挖掘为引，研究了张量分解及其在推荐系统中的应用，并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推 荐领域的应用方向和发展趋势。

先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐 算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。然后介绍了时间因素对推荐系统的 影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因 素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时 间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法