**内容概要**:本资源包提供了与张量分解(Tensor Decomposition)和张量补全(Tensor Completion)相关的Matlab代码,特别是基于2019年发表在arXiv上的Canyi Lu的论文《Tensor Robust Principal Component Analysis》(TRPCA)。内容涵盖了张量分解与补全的基本原理、算法实现、以及典型应用案例,帮助用户理解和实现TRPCA算法。
**适合人群**:研究生、博士生、以及从事张量分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究人员和开发者。
**能学到什么**:
1. 理解张量分解和张量补全的基本原理和数学背景。
2. 掌握TRPCA(Tensor Robust Principal Component Analysis)算法的具体实现方法。
3. 学习如何使用Matlab进行张量计算和数据处理。
4. 了解张量分解与补全在不同应用领域中的实践案例,如图像处理、视频恢复、推荐系统等。
5. 提升对高维数据分析的理解和处理能力,拓展数学建模与算法设计的技能。
**阅读建议**:建议读者首先通读Canyi Lu
2024-06-14 16:58:43
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matlab
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