machine-learning - 减少数据集的维数后，我得到负特征值

Question

我在大型数据集上使用了降维方法（此处讨论：随机投影算法伪代码）。

将维度从 1000 减少到 50 后，我得到了我的新数据集，其中每个样本如下所示：

[1751。-360。-2069。...，2694。-3295。-1764.]

现在我有点困惑，因为我不知道负特征值应该是什么意思。有这样的负面特征可以吗？因为在还原之前，每个样本都是这样的：

3、18、18、18、126 ...

这是正常的还是我做错了什么？

Answer 1

我猜你实现了这篇论文中的算法。

由于投影矩阵有一些负条目，因此投影映射正值到负值是可以的。因此，符号的变化并不表示错误。