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

Posted 2021-05-06

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！

答案

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。