PCA et scikit-learn

Bonjour,

Je pense que j'utilise mal les fonctions PCA de scikit-learn, et je ne comprends pas pourquoi. Par exemple, lorsque je cherche à réduire la dimmensionnalité de 100 vecteurs de dimension 10000 à une dimension de 256:

Code:

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1 2 3 4 5

import numpy as np import sklearn.decomposition as deco M = np.random.ranf((100,10000)) PC = deco.PCA(n_components=256) PC.fit(M)

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Je m'attends donc à ce que, si j'applique la PCA définie par PC sur un nouveau vecteur 1x10000, j'aurai un vecteur de 1x256. Or,

Code:

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PC.transform(M).shape

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vaut (100,100)

Au lieu de réduire la dimmensionalité à 256, elle a été réduite à 100, alors que j'a précisé n_components=256.

Pourriez-vous m'aider?

Merci :-)

Bonjour,

Le problème est mathématique et non informatique. le rang d'une matrice [100,10000] est inférieur à 100, dès lors les valeurs propres sont nulles après la 100eme et n'importe quelle base de diagonalisation est arbitraire dans ce sous-espace ou la matrice s’annule.

Tu peux toujours t'amuser à sélectionner 156 vecteurs arbitraires, orthonormés et dans l'orthogonal aux cent 1ers vecteurs renvoyés.