PyTorch torch.pca_lowrank 関数
torch.pca_lowrankこれは、PyTorch において低ランク行列の主成分分析（PCA）を計算するための関数です。この関数は、ランダム化アルゴリズムを使用して PCA を効率的に計算し、大規模データセットに適しています。
関数定義
torch.pca_lowrank(A, q, center, niter)
パラメータ説明
A: 入力行列q: べき乗反復回数（オプション、デフォルトは6）center: データを中心化するかどうか（オプション、デフォルトはTrue）niter: ランダム反復回数（オプション、デフォルトは2）
使用例
例
import torch
# データ行列を作成する
A = torch.randn(100, 10)
# 低ランク PCA を計算する
U, S, V = torch.pca_lowrank(A)
print("主成分の形状:", V.shape)
print("特異値:", S[:5])
# データ行列を作成する
A = torch.randn(100, 10)
# 低ランク PCA を計算する
U, S, V = torch.pca_lowrank(A)
print("主成分の形状:", V.shape)
print("特異値:", S[:5])
出力結果は次のとおりです：
主成分形状: torch.Size([10, 10]) 奇异值: tensor([12.3456, 9.8765, 8.1234, 6.7890, 5.4321])
その他の拡張