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我想使用主成分分析(PCA)来降低维数.numpy或scipy已经拥有它,还是我必须自己使用numpy.linalg.eigh？

我不只是想使用奇异值分解(SVD),因为我的输入数据是相当高维的(~460维),所以我认为SVD比计算协方差矩阵的特征向量慢.

我希望找到一个预制的,已调试的实现,它已经为何时使用哪种方法做出了正确的决定,并且可能做了其他我不了解的优化.