pca演算法不穩定的原因
**舉例分析：
解決方案：
神經網路演算法利用了隨機性，比如初始化隨機權重，因此用同樣的資料訓練同乙個網路會得到不同的結果。
神經網路特意用隨機性來保證，能通過有效學習得到問題的近似函式。採用隨機性的原因是：用它的機器學習演算法，要比不用它的效果更好。
在神經網路中，隨機初始化很常見，比如：最優化的隨機性，比如隨機優化；正則化的隨機性，比如 dropout；初始化的隨機性，比如權值
以下**提取三維矩陣640*640*128中的二維640*640，然後對這個二維陣列降維輸出640*3
from sklearn.decomposition import pca
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io
data = scipy.io.loadmat('docia.mat') # docia.mat其實是128個640*640的矩陣的疊加，也就是640*640*128，當只有乙個通道的時候就是黑白，3個通道是rgb，128個通道就是128個的疊加
x = data['embedmap'][:,:,127] #x裡面是640個二維陣列，每個陣列裡面有640個元素。也就是乙個640*640的矩陣啦。這裡竟然有負值，不可思議
print(x.shape)
print(len(x))
#print(len(x[0]))
pca = pca(n_components=3) #n_components返回所保留的成分個數n。
#pca.fit(x) #fit(x)，表示用資料x來訓練pca模型；fit()可以說是scikit-learn中通用的方法，每個需要訓練的演算法都會有fit()方法，它其實就是演算法中的「訓練」這一步驟。因為pca是無監督學習演算法，此處y自然等於none。
pca(copy=true, n_components=3, whiten=true) #whiten=true使得每個特徵具有相同的方差。copy=true表示在執行演算法時，將原始訓練資料複製乙份
pcax=pca.fit_transform(x) #用x來訓練pca模型，同時返回降維後的資料pcax。
print(pcax.shape) #顯示降維後資料的維數
print(pcax)
輸出1：
(640, 640)
640640
(640, 3)
[[-12.223219 -7.6193943 -0.5728401 ]
[-12.112162 -7.5206504 -0.6358511 ]
[-11.950802 -7.4316864 -0.7056138 ]
…[ 18.074594 5.940609 0.24237843]
[ 18.102503 5.7039223 0.2800763 ]
[ 17.99963 5.5585537 0.05802825]]
[finished in 1.3s]
輸出2：
(640, 640)
640640
(640, 3)
[[-12.223227 -7.6194415 -0.5728512 ]
[-12.112167 -7.5206385 -0.6358729 ]
[-11.950809 -7.43169 -0.70560586]
…[ 18.074602 5.94061 0.24237396]
[ 18.102509 5.703927 0.28006825]
[ 17.999641 5.5585465 0.05802932]]
[finished in 1.3s]
可以看出pca降維演算法每次運算結果不同
**最頂端新增如下四行**：
from numpy.random import seed
seed(1) #必須在其他模組的匯入或者其他**之前，檔案的頂端部分通過呼叫 seed() 函式設定種子點。
from tensorflow import set_random_seed
set_random_seed(1) #目標是固定隨機數的種子，讓開始的隨機數固定住，不再隨便賦初值
發現結果穩定了
(640, 640)
640640
(640, 3)
[[-12.223243 -7.6194053 -0.5728447 ]
[-12.112166 -7.520634 -0.6358656 ]
[-11.950801 -7.431686 -0.70562375]
…[ 18.074594 5.940601 0.24238233]
[ 18.1025 5.703924 0.2800711 ]
[ 17.999636 5.558541 0.05803886]]
[finished in 2.1s]
(640, 640)
640640
(640, 3)
[[-12.223243 -7.6194053 -0.5728447 ]
[-12.112166 -7.520634 -0.6358656 ]
[-11.950801 -7.431686 -0.70562375]
…[ 18.074594 5.940601 0.24238233]
[ 18.1025 5.703924 0.2800711 ]
[ 17.999636 5.558541 0.05803886]]
[finished in 2.0s]
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