随机 PCA 内存使用答案

【问题标题】：RandomizedPCA memory usage随机 PCA 内存使用
【发布时间】：2013-09-19 11:48:34
【问题描述】：

如何确定RandomizedPCA 使用的最大内存峰值使用量？ RandomizedPCA 上面的得分是否也有一些分析公式？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用 Fabian Pedregosa（scikit-learn 的前发布经理）的 memory_profiler。这是 sklearn 开发人员自己用来分析库的工具。

【讨论】：

RandomizedPCA 上面的得分是否有一些分析公式？
我手头没有分析公式，您可以使用memory_profiler 输入各种形状(n_samples, n_features) 和n_components 的数据并自己解决:)
仅供参考，进行处理的主要代码非常简单：主要在 randomized_svd 和 randomized_range_finder 函数中。
@ogrisel“简单”并不是所有这些矩阵乘法的真正词:) 无论如何，复杂性取决于copy=True 是否。当那是 False 和 n_components n_features 作为算法的意图时，我相信它是 O(n_samples × n_components + n_features × n_components)，即输出大小。