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张量CP分解Matlab代码-SpTenDecomp:具备定向因子稀疏性的张量分解

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简介:
SpTenDecomp是一款专门用于实现具有方向因素稀疏性的张量CP分解的MATLAB工具。该软件包能够有效处理高维数据,提取有意义的模式和结构。 张量CP划分的MATLAB代码具有直接因子级稀疏控制的非负张量分解功能。此目录包含用于直接控制因子级别稀疏性的非负张量CP(Parafac)分解的MATLAB代码。该代码基于并利用现有公共软件包中的例程。 文件包括: - `cpNonnegSp.m`:将张 tensor 分解为每个模式上具有指定稀疏度的非负因子。 - `tuckerNonneg`:将张量分解为具有非负核和因子的Tucker模型。 依赖项: - 通用张量结构 - 快速NNLS求解器 - 稀疏投影实现 这种方法在相关论文中进行了描述。实验使用的数据集包括另一个私有的fMRI扫描数据集。如使用该软件,请引用上述参考文献。

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客服
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  • CPMatlab-SpTenDecomp
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    SpTenDecomp是一款专门用于实现具有方向因素稀疏性的张量CP分解的MATLAB工具。该软件包能够有效处理高维数据,提取有意义的模式和结构。 张量CP划分的MATLAB代码具有直接因子级稀疏控制的非负张量分解功能。此目录包含用于直接控制因子级别稀疏性的非负张量CP(Parafac)分解的MATLAB代码。该代码基于并利用现有公共软件包中的例程。 文件包括: - `cpNonnegSp.m`:将张 tensor 分解为每个模式上具有指定稀疏度的非负因子。 - `tuckerNonneg`:将张量分解为具有非负核和因子的Tucker模型。 依赖项: - 通用张量结构 - 快速NNLS求解器 - 稀疏投影实现 这种方法在相关论文中进行了描述。实验使用的数据集包括另一个私有的fMRI扫描数据集。如使用该软件,请引用上述参考文献。
  • CP应用
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    本研究探讨了CP分解方法在张量数据分析中的作用与优势,分析其适用场景及局限性,并讨论如何优化算法以提高计算效率和准确性。 张量分解-CP分解是一种经典的张 tensor 分解方法。
  • :聚焦CP与Tucker
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    本文深入浅出地解析了张量分解技术中的两大核心方法——CP分解和Tucker分解,旨在帮助读者理解并应用这些先进的数据处理工具。 张量内容的详细介绍以及张 tensor CP 分解与 Tucker 分解的内容详细讲解可以在我的博客文章中找到:关于张量分解的相关知识可以参考我写的博客文章进行学习。
  • (tensor_tool)
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    tensor_tool是一款功能强大的软件包,专为实现高效、灵活的张量分解算法而设计。它提供了多种张量运算和分析方法,适用于机器学习、数据挖掘及信号处理等领域的研究人员和技术人员。 利用MATLAB编写的张量分解算法可用于高阶张 tensor 的分析。
  • HOSVD_三阶Tucker__奇异值
    优质
    本研究聚焦于三阶张量的HOSVD(Higher-Order Singular Value Decomposition)及其在Tucker模型中的应用,深入探讨了张量分解与奇异值分析的理论和实践价值。 为了对三阶张量样本进行降维处理,我们采用了Tucker分解,并使用了高阶奇异值分解方法。
  • hosvd_三阶Tucker__奇异值.zip
    优质
    本资源包含 Hosvd 算法实现代码,用于进行三阶张量的 Tucker 分解和张量奇异值分析。适合研究与应用张量分解技术的研究者使用。 hosvd_三阶张量_HOSVD_tucker分解_张量分解_奇异值.zip
  • tensorhosvd.zip_HOSVD.m_人脸辨识__奇异值_高阶奇异值
    优质
    该代码包包含用于人脸辨识的张量高阶奇异值分解(HOSVD)算法实现,通过张量分解技术有效提取特征,提升人脸识别系统的准确性和效率。 《基于张量奇异值分解的人脸识别方法》一文介绍了一种利用张量奇异值分解技术进行人脸识别的方法。该文章详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及实验结果分析,为相关领域的研究提供了有价值的参考。 文中提供的代码实现了上述理论框架,并通过实际数据验证其有效性。读者可以基于这些资源进一步探索和优化人脸识别的应用场景和技术细节。
  • 贝叶斯推断Matlab-Robust-Streaming-Tensor-Factorization:稳健流
    优质
    本项目提供了一套基于变分贝叶斯方法的Matlab代码,用于执行稳健的流式张量因子分解。通过优化算法处理大规模动态数据集,实现对复杂模式的有效识别和预测。 变分贝叶斯推断matlab代码稳健流张量因式分解此存储库包含与将出现在IEEE ICDM 2018上的论文“Variational Bayesian Inference for Robust Streaming Tensor Factorization and Completion”相关的代码。论文作者是和。有关此代码的问题,请联系Cole Hawkins。我们的贡献包含在文件“streaming_bayesian_completion.m”中。我们的代码需要Matlab Tensor Toolbox:要运行OLSTEC文件夹中的所有文件,您将需要Poblano工具箱。
  • 析(SCA)Matlab
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    这段简介可以描述为:稀疏分量分析(SCA)的Matlab源码提供了一套实现稀疏信号处理和盲源分离的技术工具,适用于研究与工程应用。该代码库旨在帮助用户理解和实施先进的数据降维及特征提取方法,促进机器学习、模式识别等领域的发展。 稀疏分量分析(SCA)源程序包含实例验证,亲测可用。
  • MATLAB Tensor Toolbox 3.0及
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    MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组(张量)。本课程深入讲解其最新功能,并介绍张量在数据分析中的高级应用,特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库,用于处理高阶数据结构,并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。