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TensorToolboxfordense,sparse,anddecomposedn-wayarrays.
cp_als-ComputeaCPdecompositionofanytypeoftensor.
ALS交替最小二乘法求张量CP分解
P=CP_ALS(X,R)——计算张量X秩为R的最佳近似CP分解，P=[P.lambda,P.U]
P=CP_ALS(X,R,param,value,...)选择参数设置
tol-Toleranceondifferenceinfit{1.0e-4}
maxiters-Maximumnumberofiterations{50}
dimorder-Ordertoloopthroughdimensions{1:ndims(A)}
init-Initialguess[{random}|nvecs|cellarray]
printitn-Printfiteveryniterations;0fornoprinting{1}
[P,U0,out]=CP_ALS(...)alsoreturnsadditionaloutputthatcontainstheinputparameters.,U0,out]=CP_ALS(...)alsoreturnsadditionaloutputthatcontainstheinputparameters.
describedbytheCPmodel,i.e.,afitof1isperfect.
%Examples:
%X=sptenrand([543],10);
%P=cp_als(X,2);
%P=cp_als(X,2,dimorder,[321]);
%P=cp_als(X,2,dimorder,[321],init,nvecs);
%U0={rand(5,2),rand(4,2),[]};%--InitialguessforfactorsofP
%[P,U0,out]=cp_als(X,2,dimorder,[321],init,U0);
%P=cp_als(X,2,out.params);%--Sameparamsaspreviousrun
交替泊松回归求张量X的非负CP分解
cp_apr-ComputenonnegativeCPwithalternatingPoissonregression.
M=CP_APR(X,R)computesanestimateofthebestrank-R
M=CP_APR(X,R,param,value,...)specifiesoptionalparametersandvalues.Valid
parametersandtheirdefaultvaluesare:
tol-ToleranceontheinnerKKTviolation{1.0e-4}
maxiters-Maximumnumberofiterations{1000}
maxinneriters=Maximumnumberofinneriterations{10}
init-Initialguess[{random}|ktensor]
epsilon-parametertoavoiddividebyzero{100*eps}
kappatol-toleranceoncomplementaryslackness{100*eps}
kappa-offsettofixcomplementaryslackness{10*eps}
printitn-Printeverynouteriterations;0fornoprinting{1
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