提高LinAlgError（「SVD沒有收斂」）LinAlgError：SVD並沒有matplotlib PCA決心收斂

代碼：提高LinAlgError（「SVD沒有收斂」）LinAlgError：SVD並沒有matplotlib PCA決心收斂

import numpy 
from matplotlib.mlab import PCA 
file_name = "C:/Documents and Settings/862629/My Documents/53135/programs/store1_pca_matrix.txt" 
ori_data = numpy.loadtxt(file_name,dtype='float', comments='#', delimiter=None,     converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) 
result = PCA(ori_data)

這是我的代碼。儘管我的輸入矩陣沒有nan和inf，但我確實得到了下面的錯誤。

raise LinAlgError("SVD did not converge") LinAlgError: SVD did not converge

有什麼問題？

來源

2014-02-17 user 3317704

這可能發生在數據中有inf或nan值時。

使用此刪除NaN值：

ori_data.dropna(inplace=True)

來源

2014-03-20 04:00:24 jseabold

我已經檢查過我的數據了..數據中沒有inf和nans ..這個錯誤是否會引發其他的可能性？ –

沒有最低限度的工作示例，我無法分辨。 – jseabold

@ user3317704無論您有缺失值還是無效值，可能在同一列中都有不同類型，等等。有沒有辦法讓我們看到您的文件來驗證它？你有沒有試過這個答案，並使用「dropna」函數，仍然得到錯誤？ –

我沒有回答這個問題，但我有沒有 NaN和INF中再現場景。不幸的是，數據集非常大（96MB壓縮）。

import numpy as np 
from StringIO import StringIO 
from scipy import linalg 
import urllib2 
import gzip 

url = 'http://physics.muni.cz/~vazny/gauss/X.gz' 
X = np.loadtxt(gzip.GzipFile(fileobj=StringIO(urllib2.urlopen(url).read())), delimiter=',') 
linalg.svd(X, full_matrices=False)

其上升：

LinAlgError: SVD did not converge

上：

>>> np.__version__ 
'1.8.1' 
>>> import scipy 
>>> scipy.__version__ 
'0.10.1'

但並沒有引發異常：

>>> np.__version__ 
'1.8.2' 
>>> import scipy 
>>> scipy.__version__ 
'0.14.0'

來源

2014-09-09 07:20:06

你能提交一份錯誤報告嗎？ – jseabold

這可能是由於的奇異性質你的輸入數據矩陣（你是feedi ng至PCA）

來源

2015-12-10 06:10:27

我正在使用numpy 1.11.0。如果矩陣的1個以上的eigvalues等於0，那麼'SVD不會收斂'。

來源

2016-06-08 23:23:41 nos

即使您的數據是正確的，也可能因爲內存不足而發生。在我的情況下，從32位機器轉移到具有更大內存的64位機器解決了這個問題。

來源

2017-03-15 15:50:55 Slava

我知道這個帖子是舊的，但萬一別人遇到同樣的問題。 @jseabold說他的問題是nan或inf，當他說數據沒有nan或inf時，他可能是正確的。但是，如果在ori_data其中一列始終相同的值，數據會得到NaN的，因爲PCA在MLAB實施做

ori_data = (ori_data - mean(ori_data))/std(ori_data).

解決方案標準化的輸入數據是要做到：

result = PCA(ori_data, standardize=False)

以這種方式，只有平均值將被除以標準偏差而被減去。

來源

2017-09-03 16:49:44 Vlamir

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