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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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序 大家好呀，我是summo，这次来写写我在上班空闲(摸鱼)的时候做的一个小网站的事。去年阿里云不是推出了个活动嘛，2核2G的云服务器一年只要99块钱，懂行的人应该知道这个价格在业界已经是非常良心了
我尝试根据给定的级别顺序(BFS 顺序)构造 BST。我知道这是可能的，但我不知道我该怎么写。问题是我必须使用 BFS 序列。所以，我不能在这里使用递归，我必须迭代地编写我的程序......我发现这有
我是一名优秀的程序员,十分优秀！