【摘 要】
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当今对图像、视频、药物分子、文本、空间数据、基因等数据的高阶高维信息规律进行分析是目前机器学习、数据挖掘等领域迫切需要解决的问题之一。相对传统的向量化的数据分析
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当今对图像、视频、药物分子、文本、空间数据、基因等数据的高阶高维信息规律进行分析是目前机器学习、数据挖掘等领域迫切需要解决的问题之一。相对传统的向量化的数据分析方法,张量方法为数据描述提供了一种更加自然的描述形式,同时张量场方法也为研究数据全局与局部关系提供了可行的数学方法。本文针对高阶高维的数据对象进行研究,主要内容包括:(1)结合张量场的相关理论和现有的张量分解技术,给出了张量场的数据约简模型、基于张量丛的学习模型和张量场的数据集分类模型;(2)结合模式识别给出了基于张量丛学习模型的算法设计,针对数据分类任务给出了基于张量场数据分类算法;(3)通过应用实例,验证了算法的有效性。
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