低秩支持张量机

张量多分类

利用低秩张量核范数，该分类器能直接处理多通道张量数据，避免维度灾难。

Jinrui, Yang · Shuangyi, Fan · 张里博 · 刘盾

Information Sciences 2025

技术优势

避免维度灾难

直接在张量域学习，利用低秩结构而非展平，减少参数爆炸风险。

原生支持多分类

方法直接面向多类张量数据设计，无需将多分类分解为多个二分类。

凸问题可高效求解

采用order-d TNN凸正则项，配合ADMM算法，保证全局最优并降低计算复杂度。

应用场景

• 高维多通道信号分类：直接处理多维信号张量，避免展平损失通道相关性。
• 医学影像张量分析：利用空间-光谱低秩结构，提升医学影像分类精度。
• 神经影像模式识别：适用于多模态神经影像张量，捕捉脑区协同模式。
• 无线传感器网络数据处理：处理多传感器张量数据，保持时空维度完整性。