LinAlgError: SVD did not converge

这个错误通常是因为SVD分解无法收敛导致的。SVD分解是一种数值稳定的方法，但在某些情况下可能会出现收敛问题。这可能与输入矩阵的性质有关，如病态（ill-conditioned）或奇异（singular）矩阵，或者矩阵中包含一些无限或NaN值。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 尝试增加SVD分解的迭代次数或容差，以提高算法的数值稳定性。你可以调整NumPy库中`numpy.linalg.svd`函数的`iter`和`turbo`参数来实现。例如，`iter`参数指定了SVD分解的最大迭代次数，可以适当增加这个值。`turbo`参数指定了是否启用快速SVD分解方法，可以尝试禁用这个选项。

2. 尝试对输入数据进行归一化或正则化处理，以改善矩阵的条件数。例如，可以对每个特征进行标准化，使其均值为0，方差为1。这可以使用NumPy库中的`numpy.mean`和`numpy.std`函数实现。

3. 尝试使用其他方法来计算矩阵的条件数，如QR分解或LU分解。这些方法也可以用NumPy库中的相应函数实现。例如，使用QR分解计算矩阵条件数的代码如下：

import numpy as np

# 计算相关矩阵的条件数，判断多重共线性
def calc_condition_number(data):
    corr_matrix = np.corrcoef(data.T)  # 计算相关矩阵
    q, r = np.linalg.qr(corr_matrix)  # 对相关矩阵进行QR分解
    cond_number = np.abs(np.diag(r)).max() / np.abs(np.diag(r)).min()  # 计算条件数
    return cond_number

# 示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])

# 将自变量和因变量合并为一个数组
data = np.column_stack((X, y))

# 计算条件数
cond_number = calc_condition_number(data)
print("条件数为：", cond_number)

这里使用`numpy.linalg.qr`函数对相关矩阵进行QR分解，然后计算条件数。QR分解是一种稳定的数值方法，可以有效地处理病态矩阵和奇异矩阵。