解决人工智能研究中PCA算法每次运行结果不一致的问题

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PCA算法不稳定的原因代码举例分析：解决方案：

PCA算法不稳定的原因

神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。

神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。

在神经网络中，随机初始化很常见，比如：最优化的随机性，比如随机优化；正则化的随机性，比如 dropout；初始化的随机性，比如权值

代码举例分析：

以下代码提取三维矩阵640*640*128中的二维640*640，然后对这个二维数组降维输出640*3

输出结果如下：

输出2：

可以看出pca降维算法每次运算结果不同

解决方案：

代码最顶端添加如下四行代码：

再次运行两遍看效果：

发现结果稳定了