sklearn.utils.extmath.randomized_range_finder?
sklearn.utils.extmath.randomized_range_finder(A, *, size, n_iter, power_iteration_normalizer='auto', random_state=None)
計算一個正交矩陣，其范圍近似于A的范圍。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| A | 2D array 輸入數據矩陣 |
| size | integer 返回數組的大小 |
| n_iter | integer 用于穩定結果的迭代次數 |
| power_iteration_normalizer | ‘auto’ (default), ‘QR’, ‘LU’, ‘none’ 設置冪次迭代是否通過逐步QR因子分解(最慢但最準確)歸一化，設置為none(當n iter較大時最快但數值不穩定，例如5或更大)，或LU因子分解(數值穩定但精度會稍微下降)。如果n iter <= 2，則自動模式不應用歸一化，否則切換到LU。 新版本0.18的功能。 |
| random_state | int, RandomState instance or None, optional (default=None) 偽隨機數生成器的種子在對數據進行混洗時使用，即獲取隨機向量從而初始化算法。 在多個函數調用中傳遞可重復的結果。 請參閱詞匯表。 |
| 返回值 | 說明 |
|---|---|
| Q | 2D array 一個（尺寸x尺寸）的投影矩陣，其范圍非常接近輸入矩陣A的范圍。 |
注:
遵循發現結構隨機性的4.3算法：用于構造近似矩陣分解的隨機算法Halko等人，2009（arXiv：909）https://arxiv.org/pdf/0909.4061.pdf
主成分分析的隨機算法的一種實現方法A. Szlam等。 2014年