scikit-learn - 为什么当我尝试 sklearn PCA 时内核会重启？

Question

我使用 Ipython Notebook，当我输入代码时:

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data)

我收到一条通知，告知内核已死亡并已重新启动。这是怎么回事？

我的数据也是这种格式:

array([[  0.00000000e+00,   3.13000000e+02,   3.10000000e+02, ...,
      9.00000000e+00,   6.00000000e+00,   2.00000000e+01],
      [  3.00000000e+00,   2.06900000e+03,   2.06700000e+03, ...,
      1.90000000e+01,   7.00000000e+00,   3.20000000e+01],
      [  4.00000000e+00,   2.54200000e+03,   2.54000000e+03, ...,
      1.10000000e+01,   1.10000000e+01,   1.10000000e+01],

编辑:

数据本身并不大(~3 MB)。如果有帮助，我正在使用 ipython notebook。

我尝试了一个简单的 3x3 测试矩阵作为输入和同样的问题，所以它可能与数据大小无关:

data = np.array([[1,2,3],[1,4,6],[2,8,11]])

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data)

我也在终端中使用 python 尝试了 sklearn 的 pca:

>>> from sklearn.decomposition import PCA
>>> pca = PCA()
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[1,2,3],[1,5,7],[2,6,10]])
>>> y = np.array[1,2,3]
>>> y = np.array([1,2,3])
>>> pca.fit(X, y)

得到:

Illegal instruction (core dumped)

Answer 1

似乎 sklearn 不能在 32 位机器上很好地运行，所以当我稍后在 64 位服务器上运行它时它起作用了!!!!!!