方矩阵的特征向量是非零向量,其在与矩阵相乘之后保持与原始向量平行。
如何使用skikit-learn将选定的特征脸投影到测试数据上?
背景: 我想用Python进行人脸识别。早些时候,在 Matlab 中,我大致使用以下代码实现了人脸识别: [EigVec,项目,特征值] = myPCA(TrainingDataFaces); prinComps ...
当使用不同的方法将矩阵提升到 n 次方时,Numpy 似乎会产生不同的结果
对于 2x2 矩阵 A,令 T 为包含其特征向量的矩阵。 令 D 为包含 A 在其对角线上的特征值的对角矩阵。 因此,AT = TD 假设 T 是可逆的,A = T...
我正在使用 R 中的 LiDAR 点云数据,并尝试使用基于局部平面的方法计算点的稳健法线。我的目标是计算 p 中每个点的法线...
使用 QR 算法,我试图用标量 B 为 N*N 大小的矩阵获取 A**B N=2, B=5, A = [[1,2][3,4]] 我得到了正确的 Q、R 矩阵和特征值,但得到了奇怪的特征向量 实施...
我正在执行 LDA(线性判别分析)并注意到 R 生成的缩放矩阵未归一化。这是一个例子: (资源<- MASS::lda(Species~., iris)) Call: lda(Speci...
来自 numpy.linalg.eig 特征向量的任意符号导致自定义 SVD 实现的输出不正确
对于一个类(阅读:不能只使用 np.linalg.svd)我正在尝试编写一个生成任意形状矩阵的奇异值分解 (SVD) 的函数;它应该考虑一些输入 ma ...
我正在努力学习python,我遇到了一些令我困惑的事情。作为一个理智的检查,我想确保我可以从它的特征向量重建一个图形拉普拉斯矩阵,并 ...
如何在python中实现基于gram-matrix从距离矩阵中寻找点的坐标?
我想研究一个公交车站优化问题。但是,我现在卡在如何将距离矩阵转换为点的实际坐标上。我浏览了很多resouce,知道用...
我想基于Eigen的一般特征值求解器(Eigen 3.3.3)编译以下示例:#include #include int main(){Eigen :: Matrix4f A; ...
我正在尝试计算此矩阵的特征向量和特征值,将numpy作为np la = 0.02 mi = 0.08 n = 500 d1 = np.full(n,-(la + mi),np.double)d1 [0 ] = -la d1 [-1] = -mi d2 = np.full(n-1,...
无法用OjAlgo的正定对称矩阵执行广义特征值问题-我在做什么错?
尝试求解形式为A * V = B * V * D的广义特征值通过使用OjAlgo。根据此处的文档,A和B胸像是实对称或复杂的Hermitian,而B是正定的。 ...
[使用R中的eigen()函数考虑A的平方。我们知道,对于A = V x D x V ^(-1),则A ^ n = V x D ^ nx V ^(-1),其中V的列包含A和D的特征向量是对角矩阵...
为什么Mathematica和Matlab对于同一矩阵产生不同的归一化特征向量?
我编写了以下Mathematica代码来计算H0的归一化特征值:H0 = {{2.,0,0,0,0,0,0,0},{0,5,0,0,8,0 ,0,0},{0,0,72.,0,22,0,0,0},{0,0,0,34,0,...
我的问题如下:使用scipy.linalg.eig获取特征向量和特征值,我看到我所有的特征值都具有多重性1,但是当我运行下面的代码时,并不能确认...
在ThreeJS Object3D.applyMatrix4中是不连续的
我正在使用Object3D.applyMatrix4用矩阵A转换对象,我发现它在某一点上没有保留特征向量的方向。因此,我尝试对...
我拥有使用Lapack库在MEX中计算特征值和特征向量的代码:char * JOBVL =“ N”; char * JOBVR =“ V”; mwSignedIndex LDA,LDVL,LDVR,LWORK,INFO; LDA =昏暗; LDVL =昏暗; LDVR = ...
[使用MATLAB中大型矩阵的特征向量获得马尔可夫链的平稳分布
我试图找到马尔可夫链的平稳分布。我有一个转移概率矩阵(TPM)。这是代码:[V,D] = eigs(double(TPM'),1); Py = abs(V)/ sum(V);我的问题是...
我有一个50,000 x 50,000的密集矩阵或更大的矩阵。如果我使用numpy或scipy-package,则所有本征向量的条目均为0。如果我使用scipy.sparse仅计算1000-8000个本征向量,则得到...
我已经使用Keras实现了自动编码器,该编码器将112 * 112 * 3个神经元作为输入,将100个神经元作为压缩/编码状态。我想从这100个神经元中找到学习重要的神经元...