pca_lowrank

paddle.linalg. pca_lowrank ( x, q=None, center=True, niter=2, name=None ) [源代码]

计算在低秩矩阵或者批次的矩阵上的线性主成分分析（PCA）。

记 \(X\) 为一个矩阵或者批次矩阵，输出结果满足：

\[X = U * diag(S) * V^{T}\]

参数

  • x (Tensor) - 输入的需要进行线性主成分分析的一个或一批方阵，类型为 Tensor。 x 的形状应为 [*, M, N]，其中 * 为零或更大的批次维度，数据类型支持 float32， float64。

  • q (int，可选) - 对输入 \(X\) 的秩稍微高估的预估值，默认值是 \(q=min(6,N,M)\)。

  • center (bool，可选) - 是否对输入矩阵进行中心化操作，类型为 bool ，默认为 True。

  • niter (int) - 需要进行的子空间迭代次数。默认值为 2。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

  • Tensor U，形状为 N x q 的矩阵。

  • Tensor S，长度为 q 的向量。

  • Tensor V，形状为 M x q 的矩阵。

tuple (U, S, V): 对输入 \(X\) 的奇异值分解的近似最优解。

代码示例

>>> import paddle
>>> paddle.seed(2023)

>>> x = paddle.randn((5, 5), dtype='float64')
>>> U, S, V = paddle.linalg.pca_lowrank(x)
>>> print(U)