tensorFeatureExtraction是基于MATLAB开发的一个工具箱，专门用于通过张量积技术实现高效特征提取和分析。它采用先进的张量分解算法来处理多维数据集，从而能够更准确地识别和利用潜在的模式与结构信息。此代码为研究者及工程师提供了一种强大的手段去探索复杂数据背后的深层次关联，适用于图像处理、信号分析等领域中需要深度挖掘特征的应用场景。
这是用于多维数据特征提取的MATLAB脚本。存储库包含两种算法：具有高阶正交迭代的特征提取以及通过张量-列分解进行的特征提取。我已经实现了这些特征提取算法，并使用MNIST手写数字数据集对其准确性进行了实验。
安装：
1. 克隆代码到本地环境
```
$ git clone git@github.com:YoshiHotta/tensorFeatureExtraction.git
```
运行脚本段落件（src/*_script.m）。
这些算法在以下文献中提出，并非我的研究成果：
- Phan，Anh Huy和Andrzej Cichocki。“用于高维数据集的特征提取和分类的张量分解。”《非线性理论及其应用，IEICE》1.1（2010）：37-68。
- Bengua，Johann A., Ho N.Phien 和 Hoang D.Tuan。“通过矩阵乘积状态分解对张量进行最佳特征提取和分类。”《大数据（BigData Congress），2015年IEEE国际大会》。IEEE, 2015.
5星
