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ptucker-em

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资 源 简 介

ptucker-em is an R implementation of pTucker (Chu and Ghahramani, 2010) with the EM algorithm. Like PCA or matrix factorization, ptucker-em finds a low-dimensional representation of a given data array (tensor). Keywords: tensor decomposition, missing-values prediction (imputation), feature extraction, Bayesian probabilistic model. Installation Install tensorA package from CRAN. Run R and type > install.packages("tensorA") Include the source code pTucker.R. > source("path/to/pTucker.R") Usage Model fitting pTucker(X, ranks, ...) performs to solve a data array X by a pTucker model in which the dimensions are specified by ranks. Details of the arguments of pTucker(): * X: An L-dimensional array. "NA" elements are considered as missings. "L"

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