支持张量机的matlab代码

张量机（Tensor Machines）是一种新型的机器学习模型，它可以处理高维数据，具有较好的性能。以下是一个简单的张量机的 MATLAB 代码示例：

% 张量机
% 生成数据
n = 100; % 样本数目
x1 = rand(n, 1) * 10;
x2 = rand(n, 1) * 20;
x3 = rand(n, 1) * 30;
y = sin(x1) + sin(x2) + sin(x3) + randn(n, 1) * 0.1;
X = [x1, x2, x3];

% 训练
k = 5; % 核函数维数
X1 = [ones(n, 1), X];
H = zeros(n, n, k);
for i = 1:k
    H(:, :, i) = X1 * X1' + i * eye(n);
end
beta = zeros(k, 1);
for i = 1:k
    beta(i) = y' * (inv(H(:, :, i)) * y);
end

% 预测
x1_test = rand(1, 1) * 10;
x2_test = rand(1, 1) * 20;
x3_test = rand(1, 1) * 30;
X_test = [1, x1_test, x2_test, x3_test];
y_test = 0;
for i = 1:k
    y_test = y_test + beta(i) * exp(-(X_test * inv(H(:, :, i)) * X_test') / 2);
end

以上代码生成了一个具有 3 个特征的随机数据集，使用张量机进行拟合和预测。其中，核函数维数 k 可以根据需要进行调整。需要注意的是，由于张量机的计算复杂度较高，对于大规模数据集可能需要较长的训练时间。