利用修正的(Lr,1)与块项分解对组数据分析中信号隐含结构建模
数值分析
2018-08-08 v1 信号处理
机器学习
摘要
本工作致力于阐述将块项分解用于组数据分析的思想，并提出利用(Lr, 1)与Tucker块对组活动建模的可能性。我们考虑了一种块张量分解的新推广，并将其应用于组数据分析。所提方法在一组图像的多标签分类任务上进行了评估。本贡献还报告了使用所提张量模型与已知矩阵模型（即公共正交基提取与组独立成分分析）进行聚类的对比研究结果。
引用
@article{arxiv.1808.02316,
title = {Modelling hidden structure of signals in group data analysis with modified (Lr, 1) and block-term decompositions},
author = {Pavel Kharyuk and Ivan Oseledets},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.02316},
year = {2018}
}