sklearn PCA random_state参数函数

Question

我正在使用PCA来显示群集，并注意到Sklearn添加了＆＃34; random_state＆＃34; PCA方法的参数（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html），我的问题是random_state参数是做什么的？

我的理解是PCA应该返回相同的主要组件，尽管是随机状态，那么，内置它的目的是什么？

Answer 1

正如文档所述，此参数仅与某些求解器相关：

  

    

random_state：int，RandomState instance or None，optional（默认为None）

         

如果是int，则random_state是随机数生成器使用的种子;如果是RandomState实例，则random_state是随机数生成器;如果为None，则随机数生成器是np.random使用的RandomState实例。 在svd_solver =='arpack'或'randomized'时使用。

  

随机解算器在Finding Structure With Randomness: Stochastic Algorithms For Constructing Approximate Matrix Decompositions中有描述，很清楚它是一个保证误差范围的近似值。

现在与arpack有什么关系？这是一个iterative方法，wiki的伪代码已经显示了一些随机初始化，arpack-page也提到了隐式重启的Arnoldi方法，其中< em> restart 是随机性的另一个指示。

所以要准备好看，并非所有方法都输出相同的结果。 arpack ，特别是随机正在瞄准更大的数据集，我们可以做到近似。

另请注意，当没有 random_state 参数时，这两个解算器在版本0.17中都不可用。