【摘 要】
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大数据时代的到来产生了许多的高维数据,使用张量对数据进行表示,能够保留数据的结构信息,因此近些年在现代科学和商业应用等领域得到了广泛的应用。随着张量数据变得越来越普遍,对可靠的张量数据分析方法的需求也越来越迫切。本文主要从聚类和回归两个方面分析张量数据。详细介绍了三种张量聚类算法:基于张量分解的CP+k-means和Tucker+k-means以及张量块模型,后者可以被视为k-means算法的高阶
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大数据时代的到来产生了许多的高维数据,使用张量对数据进行表示,能够保留数据的结构信息,因此近些年在现代科学和商业应用等领域得到了广泛的应用。随着张量数据变得越来越普遍,对可靠的张量数据分析方法的需求也越来越迫切。本文主要从聚类和回归两个方面分析张量数据。详细介绍了三种张量聚类算法:基于张量分解的CP+k-means和Tucker+k-means以及张量块模型,后者可以被视为k-means算法的高阶扩展。通过随机张量模拟的方法对三种算法进行比较,发现张量块模型在估计精度和聚类准确性上均优于另两种方法。
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