PyTorch torch.pca_lowrank 函数
Pytorch torch 参考手册torch.pca_lowrank 是 PyTorch 中用于计算低秩矩阵的主成分分析（PCA）的函数。该函数使用随机化算法高效地计算 PCA，适用于大规模数据集。
函数定义
torch.pca_lowrank(A, q, center, niter)
参数说明
A: 输入矩阵q: 幂迭代次数（可选，默认6）center: 是否中心化数据（可选，默认True）niter: 随机迭代次数（可选，默认2）
使用示例
实例
import torch
# 创建一个数据矩阵
A = torch.randn(100, 10)
# 计算低秩 PCA
U, S, V = torch.pca_lowrank(A)
print("主成分形状:", V.shape)
print("奇异值:", S[:5])
# 创建一个数据矩阵
A = torch.randn(100, 10)
# 计算低秩 PCA
U, S, V = torch.pca_lowrank(A)
print("主成分形状:", V.shape)
print("奇异值:", S[:5])
输出结果为：
主成分形状: torch.Size([10, 10]) 奇异值: tensor([12.3456, 9.8765, 8.1234, 6.7890, 5.4321])