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摘要

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现实生活中的大多数数据通常以高维数组（张量）的形式存在，张量具有

比向量更加丰富的结构信息，在模式识别等多个领域得到广泛应用。在处理张

量时，传统机器学习方法通常需要将其向量化，这一过程会丢失数据结构信息，

并且造成模型复杂度增加，影响分类性能。为了克服这些问题，将向量型方法

扩展到张量领域成为研究热点。作为传统支持向量机（SupportVectorMachine,

SVM）的高阶推广，支持张量机（SupportTe