sklearn.datasets.make_sparse_spd_matrix?

sklearn.datasets.make_sparse_spd_matrix(dim=1, *, alpha=0.95, norm_diag=False, smallest_coef=0.1, largest_coef=0.9, random_state=None)

[源碼]

生成一個稀疏對稱正定矩陣。

在用戶指南中閱讀更多內容。

參數 說明
dim integer, optional (default=1)
要生成的隨機矩陣的大小。
alpha float between 0 and 1, optional (default=0.95)
系數為零的概率（請參見注釋）。值越大，稀疏度越高。
norm_diag boolean, optional (default=False)
是否歸一化輸出矩陣以使主對角線元素全部為1
smallest_coef float between 0 and 1, optional (default=0.1)
最小系數的值。
largest_coef float between 0 and 1, optional (default=0.9)
最大系數的值。
random_state int, RandomState instance, default=None
確定用于生成數據集的隨機數生成。 為多個函數調用傳遞可重復輸出的int值。 請參閱詞匯表。
返回值 說明
prec sparse matrix of shape (dim, dim)
生成的矩陣。

另見

make_spd_matrix

注

稀疏實際上施加于矩陣的cholesky因子。因此，alpha不會直接轉換為矩陣本身的填充分數。

sklearn.datasets.make_sparse_spd_matrix使用示例?