使用python tensorly 实现张量tucker分解

Tucker Decomposition可以看作是张量的PCA(principal components analysis)，将一个张量分解为一个核心张量和因子矩阵乘积形式

• 采用tucker函数来进行TD分解，首先需要设定rank

import tensorly as tl
import numpy as np
from tensorly.decomposition import tucker
X = tl.tensor(np.arange(24).reshape(3, 4, 2))
core, factors = tucker(X, rank=[3, 4, 2])

• 查看分解之后的结果，核心张量和维度

print(core)
print(core.shape)

• 比较还原之后的张量与原始张量的区别