cp分解圖示：
tucker分解圖示：
兩者的區別如下：
1.主要區別：核張量（core tensor）
tucker分解的結果會形成乙個核張量，即pca中的主成分因子，來表示原張量的主要性質，而cp分解沒有核張量。
2.tensor分解是n-秩與低秩近似，而cp分解是秩與低秩近似
在cp分解時我們都是先固定秩的個數，再去迭代，即沒有用到張量本身的秩；但是在tucker分解時我們是根據張量本身的秩進行分解的。
3.tucker分解的唯一性不能保證
對於固定的n
nn-秩，tucker分解的唯一性不能保證，一般加上一些約束，如分解得到的因子單位正交約束等。cp分解的求解首先要確定分解的秩1張量的個數，通常我們通過迭代的方法對r
rr從1開始遍歷直到找到乙個合適的解。
4可加約束的共性
在一些應用中，為了使得cp分解更加的魯棒和精確，可以在分解出的因子上加上一些先驗知識即約束。比如說平滑約束(smooth)、正交約束、非負約束(nonegative) 、稀疏約束(sparsity)等。
除了可以在tucker分解的各個因子矩陣上加上正交約束以外,還可以加一些其它約束,比如稀疏約束,平滑約束,非負約束等。另外在一些應用的場景中不同的mode的物理意義不同，可以加上不同的約束。
5.應用領域不同
reference
機器學習/2016-06/tensor-decomposition-tucker.html
張量分解（二） CP分解
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ALS計算CP分解
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cp分解實現 張量分解 一 資料篇
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