Matlab实现内核化支持张量火车机（KSTTM）代码

资源摘要信息: "本资源是一套内核化支持张量火车机（KSTTM）的Matlab代码包。KSTTM是一种机器学习算法，专门用于处理多维数据，其核心在于利用核技巧来解决高维数据的学习问题。在这个资源中，包含了KSTTM的两种变体：K-STTM-Prod和K-STTM-Sum。代码包支持Matlab或Octave环境，用户需要安装CVX工具箱来运行这些代码。 KSTTM的算法通过将传统的支持向量机（SVM）进行内核化处理，扩展到了张量数据上，能够处理复杂的多维数据结构。在Matlab中，通过提供特定的函数来实现KSTTM的训练和预测功能，支持TT格式的数据输入。 具体来说，代码中包含以下功能函数： 1. kernel_mat(X, N, d, sigma, weight, flag)：此函数用于构造K-STTM-Prod和K-STTM-Sum的内核矩阵。它接受训练TT格式数据(X)、训练样本数(N)、张量数据的阶数(d)、高斯核参数(sigma)、张量数据的第一和第二模式的权重(weight)，以及用于区分两种算法变体的标志(flag)。 2. 预测(XX, alpha, b, X, Y, sigma, d, 权重, flag)：该函数实现了针对K-STTM-Prod和K-STTM-Sum的标签预测功能。它需要提供用于预测的TT格式数据(XX)，学习的Lagrange乘数(alpha)，SVM求解器中的学习偏差(b)，训练TT格式数据(X)，训练数据的标签(Y)，高斯核参数(sigma)，张量数据的阶数(d)，以及相应的权重和标志。 代码包中还包含了一个演示文件fmri_demo，该文件演示了KSTTM算法在功能磁共振成像（fMRI）数据上的应用，展示了如何使用KSTTM进行学习和预测。 用户在使用这套代码之前，需要确保Matlab或Octave环境已安装，并且安装了CVX工具箱，CVX是一个用于建模和解决凸优化问题的Matlab软件包。通过这套代码，用户可以实现对于高维张量数据的分类和回归分析，为研究和实际应用提供了强有力的支持。 标签“系统开源”表明这套代码是开源的，用户可以自由获取和使用，并可以基于此代码进行研究和开发，但需要遵守相应的开源许可协议。"