matlab实现HOSVD算法

好的，下面是 MATLAB 实现 HOSVD 算法的示例代码：

% 生成一个三阶张量
A = rand(5, 4, 3);

% HOSVD 分解
[U1, U2, U3] = hosvd(A);

% 显示结果
disp('原始张量：');
disp(A);
disp('分解结果：');
disp(U1);
disp(U2);
disp(U3);

这里使用了 `rand` 函数生成一个大小为 $5\times4\times3$ 的三维随机数组 `A`，然后调用 `hosvd` 函数对其进行 HOSVD 分解，得到三个矩阵 `U1`、`U2` 和 `U3`。

最后，输出原始张量和分解结果。您可以根据需要修改代码中的张量大小和数据类型等参数。

相关问题

MATLAB实现HOSVD算法

HOSVD（高阶奇异值分解）是一种高维数据分解方法，可以将高维数组分解为一组低秩张量的乘积。MATLAB中可以使用Tensor Toolbox工具箱来实现HOSVD算法。

以下是使用Tensor Toolbox实现HOSVD算法的步骤：

1. 安装Tensor Toolbox工具箱并导入数据，假设数据为一个三维数组X。

2. 对于X的每一个维度，进行矩阵分解得到一个低秩矩阵序列。可以使用MATLAB中的svd函数进行分解。

3. 将每个维度的低秩矩阵序列组成一个新的三维数组Y。

4. 对于Y进行张量变换，得到一个新的三维数组Z。

5. 对Z进行矩阵分解，得到一个低秩矩阵序列。

6. 将低秩矩阵序列组成一个新的三维数组W，即为HOSVD分解结果。

以下是MATLAB代码实现HOSVD算法的示例：

% 导入数据
X = rand(10,10,10);

% 对每个维度进行矩阵分解
[U1,S1,V1] = svd(reshape(X,[size(X,1),size(X,2)*size(X,3)]),'econ');
[U2,S2,V2] = svd(reshape(permute(X,[2,1,3]),[size(X,2),size(X,1)*size(X,3)]),'econ');
[U3,S3,V3] = svd(reshape(permute(X,[3,1,2]),[size(X,3),size(X,1)*size(X,2)]),'econ');

% 组成新的三维数组Y
Y = zeros(size(X));
Y(:,:,1) = U1*S1;
Y(:,:,2) = U2*S2;
Y(:,:,3) = U3*S3;

% 进行张量变换
Y2 = tensor(Y);
Z = double(tenmat(Y2,1)*tenmat(Y2,2)')/size(Y,1);

% 对Z进行矩阵分解
[U,S,V] = svd(Z,'econ');

% 组成新的三维数组W
W = zeros(size(X));
W(:,:,1) = Y(:,:,1)*V;
W(:,:,2) = Y(:,:,2)*U;
W(:,:,3) = Y(:,:,3)*S;

matlab实现HOSVD算法,随机生成一个三阶张量,给出分解误差

好的，下面是 MATLAB 实现 HOSVD 算法、随机生成一个三阶张量并给出分解误差的示例代码：

% 随机生成一个三阶张量
A = rand(5, 4, 3);

% HOSVD 分解
[U1, U2, U3] = hosvd(A);

% 计算分解误差
B = ttm(A, {U1', U2', U3'});
error = norm(A - B) / norm(A);

% 显示结果
disp('原始张量：');
disp(A);
disp('分解结果：');
disp(U1);
disp(U2);
disp(U3);
disp('分解误差：');
disp(error);

这里使用了 `rand` 函数生成一个大小为 $5\times4\times3$ 的三维随机数组 `A`，然后调用 `hosvd` 函数对其进行 HOSVD 分解，得到三个矩阵 `U1`、`U2` 和 `U3`。接着，使用 `ttm` 函数计算分解后的张量 `B`，并计算其与原始张量 `A` 之间的 Frobenius 范数差，得到分解误差 `error`。

最后，输出原始张量、分解结果和分解误差。您可以根据需要修改代码中的张量大小和数据类型等参数。