張量（二）：張量分解（tensor decomposition）

與矩陣分解一樣，我們希望通過張量分解去提取原數據中所隱藏的信息或主要成分。當前主流的張量分解方法有CP分解，Tucker分解，t-SVD分解等，更新的方法大多是在他們的基礎上做進一步的改進或引用。因此，張量分解也是張量算法的基礎。下面分別做介紹。 一、CP分解 CP分解是將任意高階張量分解成多個秩爲1的「因子張量」之和。如下圖，每個因子張量的單個維度上秩都爲1。若一個三維張量的數據爲，則其CP分解

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