python两组数的差异 pca_python – scikit KernelPCA不稳定的结果

KernelPCA应该是确定性的并且通过gamma连续演化.它与RBFSampler不同,它具有内置随机性,以便提供RBF内核的有效(更可扩展)近似.

然而,在KernelPCA中可以改变的是主成分的顺序：在scikit-learn中,它们按照特征值下降的顺序返回,因此如果你有2个特征值彼此接近,则可能是指令随伽玛变化.

我的猜测(来自gif)是这里发生的事情：你正在绘制的轴不是恒定的,所以你的数据似乎跳了起来.

你能提供用于制作gif的代码吗？

我猜它是沿着第一个主要组件的数据点的图,但它有助于了解你是如何产生它的.

您可以通过查看每个gamma值的kpca.alphas_(特征向量)的值来尝试进一步检查它.

希望这是有道理的.

编辑：正如你所指出的,看起来这些点反映在轴上,最合理的解释是其中一个特征向量翻转符号(注意这不会影响特征值).

我在a simple gist中重现了这个问题(你需要一个Jupyter笔记本才能运行它).更改gamma值时,您可以看到符号翻转.

作为补充说明,这种差异的发生只是因为你多次适应KernelPCA对象几次.一旦你使用特定的伽玛值确定并且你已经适合kpca一旦你可以多次调用变换并获得一致的结果.

对于经典的PCA the docs,提到：

Due to implementation subtleties of the Singular Value Decomposition (SVD), which is used in this implementation, running fit twice on the same matrix can lead to principal components with signs flipped (change in direction). For this reason, it is important to always use the same estimator object to transform data in a consistent fashion.

我不知道你会适合多次的单个KernelPCA对象的行为(我没有在文档中找到任何相关内容).

它不适用于您的情况,因为您必须使用多个伽玛值来适合对象.

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