KSTTM是用于实现支持张量机(Support Tensor Machine, STM)在MATLAB环境下的内核化训练的代码库，基于SVM原理拓展至处理多维数据。
在Matlab或Octave环境中使用SVM中的核函数代码来实现支持张量火车机（KSTTM）。这个软件包提供了用于Kernelized Support Tensor Train Machines方法的Matlab/Octave代码，包括K-STTM-Prod 和 K-STTM-Sum两种。需要安装CVX工具箱。
`fmri_demo` 函数演示了如何使用KSTTM算法。函数 `kernel_mat(X, N, d, sigma, weight, flag)` 用于根据给定的训练TT格式数据、样本数量、张量阶数、高斯核参数sigma以及第一和第二模式权重，构造内核矩阵以供 K-STTM-Prod 和 K-STTM-Sum 使用。函数 `predict(XX,alpha,b,X,Y,sigma,d,weight,flag)` 则用于根据学习到的TT格式数据、Lagrange乘数、SVM求解器中的偏置项以及训练样本和标签，进行K-STTM-Prod 和 K-STTM-Sum 的预测，并给出相应的标签。
5星
