Question

我有一个1043 * 261矩阵，在0和1之间有一个非常小的数字，我用numpy.cov（）函数计算了1043 * 1043协方差矩阵。我尝试运行代码几次并得到相似（不完全相同）的协方差矩阵，但协方差矩阵中的元素与e-7的比例略有不同。这有时会使协方差矩阵成为非PSD，这对我来说会造成严重的问题。

有谁知道为什么存在差异以及如何解决它？

附件是我通过两次运行相同代码得到的两个协方差矩阵。如果按元素比较它们，您会看到轻微的差异：

No. 1
[[  5.05639177e-06   2.44041401e-06   3.30187175e-06 ...,   1.66634014e-06
4.03972183e-06   1.18433575e-06]
[  2.44041401e-06   9.67277658e-06   9.04356309e-06 ...,   2.50668884e-06
5.43371939e-06   4.74297546e-06]
[  3.30187175e-06   9.04356309e-06   2.09334309e-05 ...,   3.13977728e-06
8.69946165e-06   6.15981652e-06]
..., 
[  1.66634014e-06   2.50668884e-06   3.13977728e-06 ...,   4.20175297e-06
4.16076781e-06   1.59827406e-06]
[  4.03972183e-06   5.43371939e-06   8.69946165e-06 ...,   4.16076781e-06
2.58010941e-05   3.02797946e-06]
[  1.18433575e-06   4.74297546e-06   6.15981652e-06 ...,   1.59827406e-06
3.02797946e-06   6.60805238e-06]]

No.2
[[  5.05997030e-06   2.42187179e-06   3.30788097e-06 ...,   1.66495376e-06
4.03676937e-06   1.17413702e-06]
[  2.42187179e-06   9.60677140e-06   9.05219266e-06 ...,   2.50338648e-06
5.42679569e-06   4.75547515e-06]
[  3.30788097e-06   9.05219266e-06   2.04172017e-05 ...,   3.13058624e-06
8.67976701e-06   6.28137859e-06]
..., 
[  1.66495376e-06   2.50338648e-06   3.13058624e-06 ...,   4.20175297e-06
4.16076781e-06   1.59827884e-06]
[  4.03676937e-06   5.42679569e-06   8.67976701e-06 ...,   4.16076781e-06
2.58010941e-05   3.02810307e-06]
[  1.17413702e-06   4.75547515e-06   6.28137859e-06 ...,   1.59827884e-06
3.02810307e-06   6.63834973e-06]]

非常感谢！

Answer 1

numpy.cov似乎是确定性的：

import numpy

randoms = numpy.random.random((1043, 261))

covs = [numpy.cov(randoms) for _ in range(10)]
all((c==covs[0]).all() for c in covs)
#>>> True

我认为问题出在其他地方。

另请注意，此结果与数字1000 ^th的大小

相吻合

由Python Numpy计算的协方差矩阵每次都会改变

1 个答案: