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为了处理张量数据,传统的学习算法常常把张量展成向量,但会造成破坏原始数据固有的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失,或产生高维向量,使得后期学习过程中容易出现过拟合、维度灾难和小样本问题。近年提出了许多基于张量模式的分类算法,而支持高阶张量机算法是张量分类算法中最有效的方法之一。考虑到张量的高维性和高冗余性,本文提出基于多线性主成分分析的支持高阶张量机分类算法（Multilinear Principle Component Analysis Based Support High-Order Tensor M