Ответ на данный вопрос позволит понять, каким образом тензорный анализ может справляться с большими объемами данных и какие методы позволяют уменьшить размерность данных без потери информации. Это важно для понимания принципов работы тензорного анализа и выбора наиболее подходящих методов для конкретной задачи. Кроме того, знание методов сжатия данных в тензорном анализе может помочь улучшить качество и эффективность анализа данных.
1. Сингулярное разложение (Singular Value Decomposition, SVD)
2. Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA)
3. Тензорное разложение Хосефа (HOSVD)
4. Тензорное разложение Кархунена-Лоэва (KLT)
5. Кластерный анализ (Cluster Analysis)
6. Аппроксимация тензоров (Tensor Approximation)
7. Компрессия тензоров (Tensor Compression)
8. Тензорное сжатие Хаффмана (Huffman Tensor Compression)
9. Тензорное квантование (Tensor Quantization)
10. Тензорное сжатие Лагранжа (Lagrange Tensor Compression)