L1 范数 SVD的python实现

L1范数SVD（Singular Value Decomposition）通常用于稀疏数据处理，特别是为了促进模型的稀疏性和特征选择。在Python中，你可以使用sklearn库的TruncatedSVD类结合L1正则化来实现L1范数的SVD，虽然这不是标准的SVD，但它支持l1_ratio参数，可以控制L1和L2惩罚的比例。

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
import numpy as np

# 假设X是一个二维数组表示的数据矩阵
lsa = TruncatedSVD(n_components=your_n_components, n_iter=7, random_state=42,
                   algorithm='arpack', l1_ratio=0.1)  # 设置l1_ratio非零值应用L1范数

lsa.fit(X)  # 对数据进行分解
U = lsa.components_  # 可视化或保存左侧奇异向量矩阵
s = lsa.singular_values_  # 孤立的奇异值
Vt = lsa.components_.T  # 右侧奇异向量矩阵