Python程序：查找矩阵每行的冗余率

代码示例：

def row_redundancy(mat):
    """
    计算矩阵每行的冗余率

    Parameters:
        mat: 二维矩阵，每行为一个样本

    Returns:
        row_r: list类型，表示每行的冗余率
    """
    from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

    dis = pdist(mat)
    dis_mat = squareform(dis)
    row_r = []
    for i in range(dis_mat.shape[0]):
        row_r.append(1 - dis_mat[i, :].mean())
    return row_r

在机器学习中，对于一个样本矩阵，我们需要了解每行的冗余率。简单来说，就是每行之间的相似度程度，愈相似则冗余度越高。

以上面这段Python代码为例，我们采用scipy提供的pdist函数计算矩阵每两行之间的距离，得到distance向量；然后通过squareform函数把distance向量还原成距离矩阵dis_mat；最后根据每行与其他样本的距离，计算每行的冗余度row_r，即1-行平均距离。

输出结果示例：

from numpy import array
mat = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
row_r = row_redundancy(mat)
print(row_r)

结果为：[0.5, 0.5, 0.5] 说明矩阵每一行之间的冗余率相同，即平均相似度为0.5。

结论

通过以上函数，我们可以较方便的计算出矩阵每行之间的冗余度，便于后续样本分配、样本降维等处理。