sklearn.datasets.make_sparse_spd_matrix¶

sklearn.datasets.make_sparse_spd_matrix(dim=1, *, alpha=0.95, norm_diag=False, smallest_coef=0.1, largest_coef=0.9, random_state=None)

生成一个稀疏对称正定矩阵。

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参数	说明
dim	integer, optional (default=1) 要生成的随机矩阵的大小。
alpha	float between 0 and 1, optional (default=0.95) 系数为零的概率（请参见注释）。值越大，稀疏度越高。
norm_diag	boolean, optional (default=False) 是否归一化输出矩阵以使主对角线元素全部为1
smallest_coef	float between 0 and 1, optional (default=0.1) 最小系数的值。
largest_coef	float between 0 and 1, optional (default=0.9) 最大系数的值。
random_state	int, RandomState instance, default=None 确定用于生成数据集的随机数生成。为多个函数调用传递可重复输出的int值。请参阅词汇表。

返回值	说明
prec	sparse matrix of shape (dim, dim) 生成的矩阵。

另见

注

稀疏实际上施加于矩阵的cholesky因子。因此，alpha不会直接转换为矩阵本身的填充分数。

sklearn.datasets.make_sparse_spd_matrix使用示例¶