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<分区>
与 sklearn 的 PCA 不同，TruncatedSVD 的解释方差比不是按降序排列的。我查看了源代码，似乎他们使用不同的方式计算解释的方差比:
U, Sigma, VT = randomized_svd(X, self.n_components,
n_iter=self.n_iter,
random_state=random_state)
X_transformed = np.dot(U, np.diag(Sigma))
self.explained_variance_ = exp_var = np.var(X_transformed, axis=0)
if sp.issparse(X):
_, full_var = mean_variance_axis(X, axis=0)
full_var = full_var.sum()
else:
full_var = np.var(X, axis=0).sum()
self.explained_variance_ratio_ = exp_var / full_var
PCA :
U, S, V = linalg.svd(X, full_matrices=False)
explained_variance_ = (S ** 2) / n_samples
explained_variance_ratio_ = (explained_variance_ /
explained_variance_.sum())
PCA 使用 sigma 直接计算 explained_variance，由于 sigma 是降序的，所以 explained_variance 也是降序的。另一方面，TruncatedSVD 使用变换矩阵列的方差来计算 explained_variance，因此方差不一定按降序排列。
这是否意味着我需要先对 TruncatedSVD 中的 explained_variance_ratio 进行排序才能找到前 k 个主成分？
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对于 sci-kit learn 中的 RandomizedPCA，我可以在 explained_variance_ratio_ 属性中看到每个组件解释的方差。我可以从 TruncatedSVD 得到
我看到 sklearn.decomposition.TruncatedSVD 的文档和 scipy.sparse.linalg.svds提到他们都表演 SVD对于稀疏矩阵。它们之间有什么区别？ 谢谢。
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我正在将 sklearn.decomposition.TruncatedSVD 应用于非常大的矩阵。如果矩阵超过一定大小(例如 350k x 25k)，svd.fit(x) 将耗尽 RAM。 我将 s
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这个问题在这里已经有了答案: Why Sklearn TruncatedSVD's explained variance ratios are not in descending order? (1
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我正在尝试绘制在我的数据集上运行聚类的结果，但出现错误: File "cluster.py", line 93, in Z = kmeans.predict(np.c_[xx.ravel
我使用 truncatedSVD 和 30000 x 40000 大小的术语文档矩阵来将维度减少到 3000 维度， 使用“随机化”时，方差比约为 0.5 (n_iter=10) 使用 'arpack
我是一名优秀的程序员,十分优秀！