对一个大小为50×60×12的张量X,使用matlab 做Tucker分解
时间: 2023-05-23 07:03:16 浏览: 77
Tucker分解是一种多线性分解方法,可以将一个高维张量分解成一些核张量和模式矩阵的乘积,从而可以对高维数据进行降维,压缩和可视化等处理。使用matlab可以利用tucker函数进行Tucker分解,具体操作可以参考官方文档,以下为matlab代码示例:
%生成大小为50×60×12的随机张量X
X = rand(50,60,12);
%进行Tucker分解
[R,G,A] = tucker(X,[10,15,5]);
%R,G,A分别为核张量和模式矩阵
%可以用 kron(g,kron(a_3,a_2))*r(:) 的方法还原X
相关问题
张量的cp分解和tucker分解
张量的CP分解是一种多线性分解方法,通过将张量分解为若干个轴向正交的分量的叠加来近似表示原始张量。这种分解方法可以将高维张量表示为一系列低维张量的叠加,从而减小了张量的存储和计算复杂度。CP分解可以应用于张量的降维和特征提取等任务,被广泛用于信号处理、图像处理和推荐系统等领域。
而Tucker分解是另一种张量分解方法,通过将张量分解为一个全局核张量与若干模态独立的因子矩阵的叠加来近似表示原始张量。Tucker分解在CP分解的基础上引入了核张量的概念,不仅可以表示张量的轴向独立结构,还可以表示不同模态之间的相关性。Tucker分解能够更加灵活地表示原始张量的结构,因此在处理具有复杂结构和关联性的张量数据时具有更好的效果。
总的来说,CP分解和Tucker分解都是用于将高维张量分解为低维子张量的方法,但是它们的具体分解方式和表示能力略有不同。在选择使用哪种分解方法时,需要根据具体的张量数据特点和任务需求来进行综合考虑,以选择最合适的分解方法。
matlab hosvd算法 随机生成一个三阶张量 给出分解误差
好的,关于您的问题,我可以给您一些解释和代码示例。
首先,HOSVD(Higher Order Singular Value Decomposition)是一种用于张量分解的方法,它可以将一个高维张量分解为多个低维张量的乘积。在 MATLAB 中,可以使用 `hosvd` 函数来执行 HOSVD 分解。
接下来,关于随机生成一个三阶张量,可以使用 `rand` 函数生成一个随机的三维数组,例如:
```
A = rand(5, 4, 3);
```
这将生成一个大小为 5x4x3 的三维数组 A。
最后,关于给出分解误差,可以使用 `norm` 函数计算张量与其分解的近似张量之间的 Frobenius 范数差,例如:
```
[U1, U2, U3] = hosvd(A);
B = ttm(A, {U1', U2', U3'});
error = norm(A-B)/norm(A);
```
这里,`hosvd` 函数返回三个张量向量,分别为第一、二、三个维度的基向量,`ttm` 函数用于计算张量乘积,`norm` 函数用于计算张量之间的 Frobenius 范数,从而得到分解误差。
希望这些信息对您有所帮助!
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)