在Python中创建3-Way Data Tensor并执行PARAFAC分解

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我是Python和数据科学的新手,并且复制了我在“车辆维护”中发现的研究论文。

我正在尝试分析车辆维护数据,以便在绝对时间内查找组件维护的季节性模式,以及车辆时代的组件维护模式。按组件我的意思是一个特定的部分。

我想创建一个3向数据张量,在垂直轴上有车辆编号,水平轴上的组件编号和表示时间的深度(绝对或车辆年龄)。

每个元素将表示在给定车辆编号,组件编号和时间对组件执行的作业的计数。

如果有人能指出我正确的方向来理解如何使用所描述的数据创建3D张量,我将不胜感激。到目前为止我发现的资源只处理numpy矩阵,但我的数据是字母数字,时间单位是月。

关于Python中PARAFAC分解的可用资源的方向也将受到高度赞赏。

谢谢!

python multidimensional-array data-science tensor
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您可以使用TensorLy来实现张量操作,分解和回归,特别是允许您轻松应用PARAFAC

另请查看notebooks,了解TensorLy的张量方法。还有一章关于张量分解,包括Parafac,并演示了如何在实践中应用它。

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