问题描述
我正在尝试根据特征值的数量绘制恒星光谱样本的 LLE 重建误差 n_components；我预计会出现指数下降趋势，该趋势与 n_components 一样大，因为 LLE 看起来会随着 eigenvalues 的增加而最小化重建误差，但我看到了相反的指数增长趋势。也就是说，随着 n_components 的增加，重建误差似乎呈指数增长。我的代码如下：
eigenspectra = [5,10,15,20,25,30]
var_LLE = [var_LLE_5,var_LLE_10,var_LLE_15,var_LLE_20,var_LLE_25,var_LLE_30]
plt.plot(eigenspectra,var_LLE)
plt.xlabel('Number of Eigenvalues')
plt.ylabel('Reconstruction Error')
plt.title('LLE Reconstruction Error vs Eigenvalues')
哪里：
embedding_LLE_5 = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors = 10,n_components = 5,eigen_solver = 'arpack',method= 'standard')
X_trans_LLE_5 = embedding_LLE_5.fit_transform(X)
var_LLE_5 = embedding_LLE_5.reconstruction_error_
其中 n_components 增加 5 等等。
有什么我遗漏的吗？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）