cp_als.zip_ALS张量_als_cp-als_cp分解_fifth5k1_LTR-303ALS-01驱动代码资源-CSDN文库

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34 浏览量 2022-07-15 14:02:09 上传评论收藏 1KB ZIP 举报

在IT领域，特别是数据分析和机器学习中，ALS（交替最小二乘法）是一种广泛使用的算法，主要用于协同过滤，尤其在推荐系统中。本主题聚焦于将ALS应用到张量分解中，以解决数据修复和预测问题。让我们深入探讨这个领域的核心概念。 **张量分解** 张量是多维数组，可以看作是矩阵（二维）的扩展。在高维数据中，张量分解有助于发现潜在的结构和模式，从而进行有效的数据分析。其中，CP分解（也称为CANDECOMP/PARAFAC分解）是张量分解的一种重要方法。它将一个高阶张量分解为一系列 rank-1 的张量之和，每个 rank-1 张量由三个或更多向量的外积构成。 **ALS在张量分解中的应用** ALS（交替最小二乘法）通常用于矩阵分解，但在处理张量时，它的基本思想保持不变：通过交替优化不同模式的因子来最小化误差。在张量的CP分解中，ALS迭代地估计各个因子向量，使得重构张量与原始张量之间的差异最小。这种方法特别适合处理大规模数据集，因为它可以并行化计算，降低计算复杂性。 **第五个参数 fifth5k1** " fifth5k1 "可能是指实验或模型中的一个特定配置或参数设置。在 ALS 实现中，这可能是控制算法行为的一个参数，比如迭代次数、正则化项的强度或者学习率等。具体含义需要查看实际代码或相关文档来确定。 **cp_als.txt 文件** 在提供的压缩包中，`cp_als.txt` 文件很可能包含实现 ALS 算法的代码、结果输出、日志信息或者对算法的描述。通过分析这个文件，我们可以更深入地理解所用的方法、算法的具体实现细节以及可能得到的预测或修复结果。 "cp_als.zip_ALS 张量_als_cp-als_cp分解_fifth5k1" 这个主题涉及了利用张量的 CP 分解，通过 ALS 算法来修复数据和进行预测。在实际应用中，这样的技术对于理解和挖掘高维数据集中的隐藏关系至关重要，常见于推荐系统、图像处理、社交网络分析等多个领域。而 `fifth5k1` 参数则提供了对算法特定配置的线索，其具体作用需要进一步研究源代码或相关文献。

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1、缺失率10% (1)长沙数据 a=xlsread('data.xls'); X1=reshape(a,[12,24,20,13]); [m,n,k,l]=size(X1); q=m*n*k*l; ratio=0.1;%设定随机缺失率，为10% randoo=randperm(q,fix(q*ratio)); %随机设定缺失点，不重复抽样 rando=randoo(X1(randoo)~=0);%避免提取出的真实数据为0，造成mape值为inf Count=1; miss=1; missing_value{Count,miss}=rando'; %缺失的数据储存并排序 Real{Count,miss}=X1(rando)'; %提取出真实数据 %-------------------直接替换缺失数据--------------% X1(rando)=0; X1=tensor(X1); missing_X1{1,1}=X1; %--------------cp_als--------------------------------------% R=5; [P1,~,F1] = cp_als(X1,R); %随机产生主成份矩阵 Px=double(full(P1)); plot(Px(rando)); hold on； plot(X1(rando))； 1个路段 1天，缺失数据与修复数据对比效果： c=xlsread('data.xls','sheet1','A1:A288'); plot(c,'o'); X2=double(X1); aa=X2(:,:,1,1);%原始数据 zz = reshape(aa,288,1); hold on; plot(zz,'*'); (1)广州数据 a=xlsread('data.xls'); X1=reshape(a,[12,24,20,13]); [m,n,k,l]=size(X1); q=m*n*k*l; ratio=0.1;%设定随机缺失率，为10% randoo=randperm(q,fix(q*ratio)); %随机设定缺失点，不重复抽样 rando=randoo(X1(randoo)~=0);%避免提取出的真实数据为0，造成mape值为inf Count=1; miss=1; missing_value{Count,miss}=rando'; %缺失的数据储存并排序 Real{Count,miss}=X1(rando)'; %提取出真实数据 %-------------------直接替换缺失数据--------------% X1(rando)=0; X1=tensor(X1); missing_X1{1,1}=X1; %--------------cp_als--------------------------------------% R=5; [P1,~,F1] = cp_als(X1,R); %随机产生主成份矩阵 Px=double(full(P1)); 1个路段 1天，缺失数据与修复数据对比效果： c=xlsread('data.xls','sheet1','A1:A288')； plot(c,'o')； x2=double(x1); aa=X2(:,:,1,1);%原始数据 zz = reshape(aa,288,1)； hold on; plot(zz,'*')； (2)广州数据 a=csvread('tensor.csv'); X1=reshape(a,[214,61,144]); [m,n,k]=size(X1); q=m*n*k; ratio=0.1; randoo=randperm(q,fix(q*ratio)); rando=randoo(X1(randoo)~=0); Count=1; miss=1; missing_value{Count,miss}=rando'; Real{Count,miss}=X1(rando)'; X1(rando)=0; X1=tensor(X1); missing_X1{1,1}=X1; R=5; [P1,~,F1] = cp_als(X1,R); Px=double(full(P1)); X2=double(X1); aa=X2(:,1,1); size(aa) plot(aa,'*') bb=Px(:,1,1) hold on plot(bb,'o') 2、缺失率10-90% (1) 长沙数据 a=xlsread('data.xls'); %长沙数据 X1=reshape(a,[12,24,20,13]);%形成四阶张量 [m,n,k,l]=size(X1); q=m*n*k*l; R=5; Count=1;%第一次实验 a1=cell(1,9); for miss=1:9 %%设定随机缺失率，从10%-90% ratio=miss/10;%数据缺失率 X1=double(X1); randoo=randperm(q,fix(q*ratio)); %随机设定缺失点，不重复抽样 rando=randoo(X1(randoo)~=0); %避免提取出的真实数据为0，造成mape值为inf missing_value{1,miss}=rando';%缺失的数据储存并排序 Real{1,miss}=X1(rando)'; %提取出真实数据 %-------------------直接替换缺失数据--------------% X1(rando)=0; X1=tensor(X1); missing_X1{1,miss}=X1; %--------------cp_als--------------------------------------% [P1,~,F1] = cp_als(X1,R); %随机产生主成份矩阵 Px=double(full(P1)); a1{miss}=Px(:,:,1,1); Impute_cpals{1,miss}=Px(rando)'; %保存修复后的张量 X_full=double(X1); X_full(rando)=Px(rando); X_full_cpals{1,miss}=X_full; mape_01(R,miss)=mean(abs(Real{1,miss}-Impute_cpals{1,miss})./Real{1,miss}); mad_01(R,miss)=mean(abs(Real{1,miss}-Impute_cpals{1,miss})); rmse_01(R,miss)=sqrt(sum((Real{1,miss}-Impute_cpals{1,miss}).^2)/length(Real{1,miss})) error_cpals{1}=[mape_01;mad_01;rmse_01]; end 做图 aa1 = reshape(a1{1},288,1); aa2 = reshape(a1{2},288,1); aa3 = reshape(a1{3},288,1); aa4 = reshape(a1{4},288,1); plot(aa1,'*'); %10%缺失估计 hold on; plot(aa2,'o'); %20%缺失估计 plot(aa3,'+'); %30%缺失估计 plot(aa4,'-'); %40%缺失估计 c=xlsread('data.xls','sheet1','A1:A288');%原始数据 plot(c,'k'); （2）广州数据 a=csvread('tensor.csv'); X1=reshape(a,[214,61,144]); [m,n,k]=size(X1); q=m*n*k; R=5; Count=1;%第一次实验 a1=cell(1,9); for miss=1:9 %%设定随机缺失率，从10%-90% ratio=miss/10;%数据缺失率 X1=double(X1); randoo=randperm(q,fix(q*ratio)); %随机设定缺失点，不重复抽样 rando=randoo(X1(randoo)~=0); %避免提取出的真实数据为0，造成mape值为inf missing_value{1,miss}=rando';%缺失的数据储存并排序 Real{1,miss}=X1(rando)'; %提取出真实数据 %-------------------直接替换缺失数据--------------% X1(rando)=0; X1=tensor(X1); missing_X1{1,miss}=X1; %--------------cp_als--------------------------------------% [P1,~,F1] = cp_als(X1,R); %随机产生主成份矩阵 Px=double(full(P1)); a1{miss}=Px(:,1,1); Impute_cpals{1,miss}=Px(rando)'; %保存修复后的张量 X_full=double(X1); X_full(rando)=Px(rando); X_full_cpals{1,miss}=X_full; mape_01(R,miss)=mean(abs(Real{1,miss}-Impute_cpals{1,miss})./Real{1,miss}); mad_01(R,miss)=mean(abs(Real{1,miss}-Impute_cpals{1,miss})); rmse_01(R,miss)=sqrt(sum((Real{1,miss}-Impute_cpals{1,miss}).^2)/length(Real{1,miss})) error_cpals{1}=[mape_01;mad_01;rmse_01]; end plot(a1{1},'*'); %10%缺失估计 hold on; plot(a1{2},'o'); %20%缺失估计 plot(a1{3},'+'); %30%缺失估计 plot(a1{4},'-'); %40%缺失估计 aa=a(:,1) plot(aa,'k');