张量补全算法python代码
时间: 2024-03-02 14:47:17 浏览: 36
张量补全算法是一种用于填充失值的技术,常用于处理数据中的缺失值。下面是一个简单的张量补全算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.linalg import svd
def tensor_completion(tensor, rank):
# 将缺失值置为0
tensor[np.isnan(tensor)] = 0
# 使用奇异值分解(SVD)进行张量补全
U, s, V = svd(tensor, full_matrices=False)
# 保留前rank个奇异值
U = U[:, :rank]
s = np.diag(s[:rank])
V = V[:rank, :]
# 补全张量
completed_tensor = U @ s @ V
return completed_tensor
# 示例用法
# 创建一个3维张量,其中第二个元素缺失
tensor = np.array([
[[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]],
[[10, 11, 12], [13, np.nan, 15], [16, 17, 18]],
[[19, 20, 21], [22, np.nan, 24], [25, 26, 27]]
])
# 调用张量补全函数,指定补全后的秩为2
completed_tensor = tensor_completion(tensor, rank=2)
print("原始张量:")
print(tensor)
print("\n补全后的张量:")
print(completed_tensor)
```