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On multilinear principal component analysis of order-two tensors

H. Hung · P. Wu · I. Tu · S. Huang刊期 2012-09-01 · 卷 99（3）Biometrika已编入正刊

二阶张量的多线性主成分分析AI 解读

Principal component analysis is commonly used for dimension reduction in analysing high-dimensional data. Multilinear principal component analysis aims to serve a similar function for analysing tensor structure data, and has empirically been shown effective in reducing dimensionality. In this paper, we investigate its statistical properties and demonstrate its advantages. Conventional principal component analysis, which vectorizes the tensor data, may lead to inefficient and…

因子模型高维与机器学习
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