machine-learning - 降低数据集的维数后，我得到了负特征值

Question

我在大型数据集上使用了降维方法(此处讨论:Random projection algorithm pseudo code)。

将维度从 1000 减少到 50 后，我得到了新的数据集，其中每个样本如下所示:

[1751。-360。 -2069。 ...，2694。-3295。 -1764。]

现在我有点困惑，因为我不知道负特征值意味着什么。拥有这样的负面特征可以吗？因为在归约之前，每个样本是这样的:

3、18、18、18、126 ...

这是正常现象还是我做错了什么？

Answer 1

我猜你实现了 this paper 中的算法.

由于投影矩阵有一些负值，因此投影将正值映射到负值是可以的。因此，符号的变化并不表示有错误。