**scikit-tensorPython多线性代数与张量分解库**

scikit-tensorPython多线性代数与张量分解库

scikit-tensorPython library for multilinear algebra and tensor factorizations项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-tensor

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1. 项目介绍

scikit-tensor 是一个专为Python设计的模块，用于处理多线性代数和张量分解。这个库目前支持基本的张量操作，包括折叠与展开、张量-矩阵及张量-向量乘法，以及几种重要的张量分解算法，如：

• 经典/Parafac 分解
• Tucker 分解
• RESCAL
• DEDICOM
• INDSCAL

本项目特别适用于开发者和科研人员，采用GNU GPL v3许可协议，支持的操作系统广泛，包括MacOS、Windows、POSIX（Unix）系统，并且编程语言环境限定为Python 3.5及以上版本。

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2. 快速启动

要开始使用scikit-tensor，首先确保你的环境中安装了Numpy和SciPy。然后，通过以下步骤安装库：

安装依赖项

pip install numpy scipy

安装scikit-tensor

由于原仓库可能不再维护，推荐使用分支或兼容Python 3.x的版本进行安装：

git clone https://github.com/evertrol/scikit-tensor-py3.git
cd scikit-tensor-py3
pip install -e .

示例代码

这是一个简单的示例，演示如何使用CP-ALS方法对感官面包数据集进行张量分解：

import logging
from scipy.io import loadmat
from sktensor import dtensor
from sktensor.decompositions import cp_als

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
# 加载Matlab数据并转换为密集张量格式
mat = loadmat('/path/to/data/sensory-bread/brod.mat')
T = dtensor(mat['X'])
# 使用CP-ALS分解张量
P_fit, itr, exectimes = cp_als(T, rank=3, init='random')

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3. 应用案例和最佳实践

在科研和数据分析中，scikit-tensor 的一个典型应用场景是高维数据的分析。例如，在推荐系统中，可以将用户的多维度行为数据视为一个张量，通过Tucker或CP分解来发现潜在的模式和关联。最佳实践建议包括开始前详细阅读文档，理解不同张量分解算法的特点，以及在实际应用中利用日志记录帮助调试和性能监控。

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4. 典型生态项目

虽然scikit-tensor主要聚焦于张量运算和分解，它在数据科学领域内与其他工具形成了协同效应。例如，与Pandas结合进行数据预处理，或者与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架集成，用于复杂模型中的特征工程。此外，类似的项目如MATLAB Tensor Toolbox提供了额外的工具箱，尽管它不在Python生态系统内，但展示了张量计算在不同平台上的重要性和广泛应用。

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请注意，鉴于原项目可能已停止活跃开发，参与贡献或寻找最新功能时，加入社区论坛或联系维护者变得尤为重要。保持关注项目更新或寻找活跃的维护分支以保证项目的持续可用性。

scikit-tensorPython library for multilinear algebra and tensor factorizations项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-tensor