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C++ 特征值/向量分解,只需要快速的前n个向量
我有一个 3000x3000 协方差相似矩阵 在其上计算特征值 特征向量分解 它是一个 OpenCV 矩阵 我使用cv eigen 完成工作 然而 我实际上只需要前 30 个特征值 向量 我不关心其余的 从理论上讲 这应该可以显着加快计算速
c
eigenvector
Python 特征向量
eigenvalues eigenvectors linalg eig K 我怎样才能只打印特征向量len K 所以如果有K 2x2矩阵 我得到4个特征向量 如果有的话我怎样才能只打印其中2个len K 2 非常感谢 您将得到两个长度为 2
python
eigenvector
谱聚类
首先 我必须说我是 matlab 以及这个网站 的新手 所以请原谅我的无知 我正在尝试在 matlab 中编写一个函数 该函数将使用谱聚类将一组点分成两个簇 我的代码如下 function Groups TrySpectralCluster
MATLAB
clusteranalysis
linearalgebra
eigenvector
在 R 中计算稀疏矩阵的特征向量
I am trying to compute the m first eigenvectors of a large sparse matrix in R Using eigen is not realistic because large
r
sparsematrix
igraph
eigenvector
arpack
特征分解让我对 numpy 感到好奇
我测试了 A Q Lambda Q inverse 定理 其中 Q 是具有特征向量的矩阵 Lambda 是对角线上具有特征值的对角矩阵 我的代码如下 import numpy as np from numpy import linalg a
NumPy
eigenvalue
eigenvector
matrixdecomposition
当协方差矩阵为零时,如何在 R 中使用 prcomp () 函数?
使用时princomp 在R函数中 遇到以下错误 covariance matrix is not non negative definite 我认为 这是由于协方差矩阵中的某些值为零 实际上接近于零 但在舍入期间变为零 当协方差矩阵包含零
r
statistics
PCA
eigenvector
princomp
计算 R 中前两个主成分的最快方法是什么?
我在用princomp在 R 中执行 PCA 我的数据矩阵很大 10K x 10K 每个值最多 4 位小数 在 Xeon 2 27 GHz 处理器上大约需要 3 5 小时和大约 6 5 GB 物理内存 由于我只想要前两个组件 是否有更快的方
r
PCA
eigenvector
eigenvalue
numPy 中的意外特征向量
我见过this https stackoverflow com questions 13739186 compute eigenvector using a dominant eigenvalue问题 这与我尝试使用 numPy 计算 Py
python
NumPy
linearalgebra
eigenvector
低 RAM 消耗 C++ 特征求解器
我是新手C 编程 但我有一个任务来计算特征值和特征向量 标准特征问题Ax lx 对于对称矩阵 和厄米矩阵 对于尺寸非常大的矩阵 二项式 L L 2 where L大约是18 22 现在我正在具有大约 7 7 GB 可用内存的机器上进行测试
c
armadillo
eigenvector
eigenvalue
Lapack
跟踪 1 参数矩阵族的特征向量
我的问题是这样的 我正在尝试通过 截断的 Karhunen Loeve 变换对随机过程进行谱分解 但我的协方差矩阵实际上是一个单参数矩阵族 我需要一种方法来估计 可视化如何我的随机过程取决于这个参数 为此 我需要一种方法来跟踪 numpy
python
NumPy
eigenvector
如何找出与矩阵的特定特征值相对应的特征向量?
如何找出与特定特征值对应的特征向量 我有一个随机矩阵 P 其特征值之一是1 我需要找到与特征值1对应的特征向量 scipy 函数scipy linalg eig http docs scipy org doc scipy reference
python
NumPy
scipy
eigenvector
eigenvalue
查找大型稀疏矩阵的最小特征向量,在 SciPy 中比在 Octave 中慢 100 倍以上
我正在尝试计算与大型对称方形稀疏矩阵 高达 30000x30000 的最小特征值相对应的几个 5 500 特征向量 其中小于 0 1 的值非零 我目前在移位反转模式 sigma 0 0 下使用 scipy sparse linalg eig
python
scipy
Octave
sparsematrix
eigenvector
MATLAB eig 有时会返回倒号
我正在尝试编写一个获取矩阵的程序A任何大小 SVD 分解它 A U S V Where A是用户输入的矩阵 U是由特征向量组成的正交矩阵A A S是奇异值的对角矩阵 并且V是特征向量的正交矩阵A A 问题是 MATLAB 函数eig有时会返
MATLAB
matrix
linearalgebra
SVD
eigenvector
numpy.eig 中的特征向量不正交
我的问题如下 使用 scipy linalg eig 获取特征向量和特征值我发现我所有的特征值都有多重性 1 但是当我运行下面的代码时 它并不能确认特征向量是正交的 因为在这种情况下它们应该是正交的 有什么原因会这样吗 或者如何修复它 im
python
NumPy
eigenvector
为什么 C++ 犰狳中的一些特征向量符号与 Python 和 R 不同
我想知道为什么 Armadillo 的特征向量中元素的符号与 Python 即 numpy 和 R 等其他语言相反 例如 C using namespace arma vec eigval mat eigvec C 11 initializ
python
c
r
armadillo
eigenvector
找到具有左特征值的马尔可夫稳态(使用 numpy 或 scipy)
我需要使用一些 python 代码使用其转换矩阵的左特征向量找到马尔可夫模型的稳态 它已经成立于这个问题scipy linalg eig 无法提供所描述的实际左特征向量 但那里演示了修复 像往常一样 官方文档大多无用且难以理解 比不正确的格
python
NumPy
scipy
eigenvector
markovchains
R 和 MATLAB 返回不同的特征向量
我遗漏了一些明显的东西 但这里是 In R dput M structure c 2 77555756156289e 16 9 63770703841896e 16 0 9 63770703841896e 16 10 65431925623
r
MATLAB
eigenvector
Numpy 似乎产生了不正确的特征向量
我想使用 Numpy 计算特征值和特征向量 这是我的代码 import numpy as np from numpy import linalg as LA lapl np array 2 1 1 0 0 0 1 3 0 1 0 1 1 0
python
NumPy
eigenvector
MATLAB 中的特征值
在 MATLAB 中 当我运行命令时 V D eig a 对于对称矩阵 最大特征值 及其相关向量 位于最后一列 但是 当我使用非对称矩阵运行它时 最大特征值位于第一列 我正在尝试计算特征向量中心性 这要求我计算与最大特征值相关的特征向量 因
MATLAB
linearalgebra
eigenvector
eigenvalue
Numpy 的特征值/向量不正确
我试图找到以下矩阵的特征值 向量 A np array 1 0 0 0 1 0 1 1 0 使用代码 from numpy import linalg as LA e vals e vecs LA eig A 我得到这个作为答案 print
python
matrix
scipy
eigenvalue
eigenvector