基于张量模式的降维方法研究

摘要：

经典的向量子空间是以数据流行的向量形式表示的,而在现实应用中很多是以张量模式存在的,从而提出了张量子空间.张量模式是向量模式的扩展和推广,已经广泛的应用到模式识别和数据降维等领域.主要描述了张量的定义和基本运算,对张量子空间,张量逼近和张量脸进行了具体的分析,通过张量特有的分解方法得到最优解从而达到降维的目的,本文最后提出张量以后有待发展的方向.

关键词：张量子空间、多维主成分分析、张量逼近、张量脸

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金20070101;辽宁省教育厅高等学校科学研究基金2008344.大连市科技局科技计划项目2007A10GX117

在线出版日期：2011-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-47