计算在稀疏矩阵上的线性主成分分析(PCA)。
记 X 为一个稀疏矩阵,输出结果满足:
X = U * diag(S) * VT
- x (Tensor) - 输入的需要进行线性主成分分析的一个稀疏方阵,类型为 Tensor。
x
的形状应为[M, N]
,数据类型支持 float32, float64。- q (int,可选) - 对输入 X 的秩稍微高估的预估值,默认值是 q = min(6, N, M)。
- center (bool,可选) - 是否对输入矩阵进行中心化操作,类型为 bool ,默认为 True。
- name (str,可选) - 具体用法请参见
api_guide_Name
,一般无需设置,默认值为 None。
- Tensor U,形状为 N x q 的矩阵。
- Tensor S,长度为 q 的向量。
- Tensor V,形状为 M x q 的矩阵。
tuple (U, S, V): 对输入 X 的奇异值分解的近似最优解。
COPY-FROM: paddle.sparse.pca_lowrank