make_sparse_coded_signal#

sklearn.datasets.make_sparse_coded_signal(n_samples, *, n_components, n_features, n_nonzero_coefs, random_state=None)[источник]#

Сгенерировать сигнал как разреженную комбинацию элементов словаря.

Возвращает матрицы Y, D и X такой, что Y = XD где X имеет форму (n_samples, n_components), D имеет форму (n_components, n_features), и каждая строка X имеет ровно n_nonzero_coefs ненулевых элементов.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:
n_samplesint

Количество образцов для генерации.

n_componentsint

Количество компонентов в словаре.

n_featuresint

Количество признаков генерируемого набора данных.

n_nonzero_coefsint

Количество активных (ненулевых) коэффициентов в каждой выборке.

random_stateint, экземпляр RandomState или None, по умолчанию=None

Определяет генерацию случайных чисел для создания набора данных. Передайте целое число для воспроизводимого результата при нескольких вызовах функции. См. Глоссарий.

Возвращает:
данныеndarray формы (n_samples, n_features)

Закодированный сигнал (Y).

словарьndarray формы (n_components, n_features)

Словарь с нормализованными компонентами (D).

кодndarray формы (n_samples, n_components)

Разреженный код, такой что каждый столбец этой матрицы имеет ровно n_nonzero_coefs ненулевых элементов (X).

Примеры

>>> from sklearn.datasets import make_sparse_coded_signal
>>> data, dictionary, code = make_sparse_coded_signal(
...     n_samples=50,
...     n_components=100,
...     n_features=10,
...     n_nonzero_coefs=4,
...     random_state=0
... )
>>> data.shape
(50, 10)
>>> dictionary.shape
(100, 10)
>>> code.shape
(50, 100)