,jez很好地帮助我为行差的外部乘积提供了一个快速的近似,即:for i, Xi in enumerate(X): dij = Xi - Xj这为Fisher判别分析的一种形式找到了散射矩阵的计算方法。但是现在我尝试进行局部Fisher判别分析,其中每个外部乘积都由一个矩阵A加权,矩阵A包含了关于这对位置的</em
我想在numpy中做两个2d数组的元素级外积。(100, 3, 5) # This should be the result一个简单的实现可以做到以下几点outer_product = np.outer(A[i], B[i])C = np.array(tmp)tmp = np.swapaxes(tmp, 1, 2)
要使用三维张量的Tucker和规范多元分解(cdp或PARAFAC/CANDECOMP)进行潜在分析。我使用python,函数来自于库的tensorly.decomposition.parafac。the tensor from the factors因子矩阵和核心不是唯一的(True, init='random', tol=10e-6) error -= weights