【摘 要】
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常用的回归算法,如LASSO（least absolute shrinkage and selection operator）算法,是对数据向量化后进行分析处理。然而,数据向量化将破坏数据的原始结构和内在相关性,并且忽略
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京医科大学附属南京脑科医院精神科
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常用的回归算法,如LASSO（least absolute shrinkage and selection operator）算法,是对数据向量化后进行分析处理。然而,数据向量化将破坏数据的原始结构和内在相关性,并且忽略数据的高阶依赖性。与此同时,数据向量化会导致数据维数过高,计算复杂和存储困难。因此,提出了一种基于张量的正则化多线性回归算法（multilinear LASSO,m LASSO）。该算法是LASSO算法在张量空间的一个扩展,首先使用加权向量对张量做模乘运算,将张量空间变换到向量空间;然后在
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