NIPS'2018下的Matlab数据输入代码优化随机非参数事件张量分解

这是一个用Matlab实现的代码示例，用于通过非负张量因式分解区分表型和独特表型。该代码需要使用Tensor工具箱2.6版，并处理count.csv和label.csv数据格式，其中包括每个受试者的诊断和处方并发计数，以及临床结局的受试者ID。此外，还涉及诊断和处方的成对相似性矩阵similarities.csv。

在现实生活中，存在大量多维数据，如视频流数据、文本数据和RGB图像等。传统方法通常将多维数据重构为矩阵，利用PCA、SVD、NMF等矩阵分析方法进行特征提取、聚类和分类，然而，这样的重构会破坏数据的空间结构，降低分析结果的准确性。张量作为多维数组，是向量和矩阵在高维上的推广，能够在分析中保持数据的原始结构，因而备受学者关注，被广泛应用于计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。重点研究三阶非负张量分解问题，回顾了三阶张量非负分解模型（NTVl）的思想及实现过程，并提出了基于张量投影的非负分解模型（NTPM），提供了相应的算法公式。在收敛性分析中，给出并证明了KKT条件的等价形式和算法收敛性定理。实验结果显示，NTPM模型在运行时间和逼近误差方面优于传统的非负分解模型。最后，讨论了NTPM模型的未来研究方向。

该代码库包含用于复现实验的Matlab数据输入代码，实现概率顺序矩阵分解。使用所述方法或此代码库中的代码进行工作应引用原论文。例如，可使用以下BibTeX条目： @inproceedings { akyildiz2021probabilistic , title = { Probabilistic Sequential Matrix Factorization } , author = { {\"O}mer Deniz Akyildiz and Gerrit J. {van den Burg} and Theodoros Damoulas and Mark F. J. Steel } , booktitle = { Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics } , editor = { Banerjee, Arindam and Fukumizu, Kenji } , pages = { 3484--3492 } , volume = { 130 } , series = { Proceedings of Machine Learning Research } , month = { Apr } , year = { 2021 } , publisher = { PMLR } } 。

本仓库提供了基于采样的张量环分解算法的Matlab代码，用于实验。该方法是由奥斯曼·阿西夫·马利克（Osman Asif Malik）和史蒂芬·贝克尔（Stephen Becker）提出的，详细实现见脚本tr_als_sampled.m。实验中使用了脚本experiment1.m和experiment4.m对合成数据和真实数据进行了验证。此外，我们还实现了标准TR-ALS算法（tr_als.m）、rTR-ALS算法（rtr_als.m）、TR-SVD算法（TRdecomp_ranks.m和TRdecomp.m修改版）、TR-SVD的随机变体（tr_svd_rand.m）。需要使用mtimesx，请查看相关位置获取。

AnomalyDetector 是一个用于 MATLAB 环境的非参数异常检测器，可用于进行 时空异常检测。源代码在 Linux 系统下使用 MATLAB R2009b 进行了测试。此工具不依赖于非标准库，除了用于可视化的 tight_subplot.m 函数外，代码所需的所有文件均在工作目录中。数据集位于“数据”文件夹中，其中包含清理和对齐的传感器数据。 要测试 非参数方法，可在工作目录中键入 nonparametric_approach。 要测试 概率方法，则可通过在工作目录中键入 probabilistic_approach。 无论哪种方法，均可在数秒内获得测试结果。

这是Bethany Lusch、Eric C. Chi和J. Nathan Kutz编写的“使用超完备图书馆中的稀疏表示法进行形状约束张量分解”的Matlab完整代码。他们开发了一种名为形状约束张量分解（SCTD）的数据分解方法，用于将时间维度表示为超完备库中元素的稀疏线性组合。这种方法不仅提供了数据的可解释性和分析形式，还避免了将数据展平成矩阵的局限性，能够有效提取瞬时和间歇现象。该代码主要使用Matlab编写，附带了使用R建立示例数据集的说明。您可以使用此代码重现结果，也可以根据自己的数据进行分解。BaseExperiment.m文件包含了测试算法的核心功能，具有多个可调参数，使得实验过程高度灵活。所有实验脚本都从BaseParams.mat加载默认参数，并根据实验需求进行调整。详细的参数设置可以参考SetBaseParams.m文件。这段代码基于Sandia生成的代码。

这段Matlab代码用于对非奇异矩阵进行上-海森堡矩阵分解，虽然计算量较大约为n^3级别，但仍能完成分解任务。

高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。

Matlab语音代码Marbl基于边际的条件随机场参数学习。本实现与Justin Domke在《IEEE模式分析交易》（2013年）中描述的算法密切相关。确保您的编译器支持C++ 11。建议使用最新版本的g++或clang++。如需并行处理，请安装openMPI并验证编译器支持openMP。运行make.sh脚本，编译并安装libLBFGS到本地目录，并生成infer_MRF、infer_CRF、learn_CRF以及如已安装MPI则生成learn_CRF_mpi可执行文件。Marbl已在Mac OS和Linux下编译通过，尚未在Windows测试。如能提供Windows编译信息，请分享。