我想问一些关于特征向量中心性的问题。我必须使用幂迭代来计算特征值。这是我计算特征值的代码:
v=rand(165,1);
for k=1:5
w = data_table*v;
lamda = norm(w);
v = w/lamda;
end
当我得到单个特征值时,我困惑于使用我得到单个特征值来计算特征向量分数。例如,在我计算特征值的代码中,我得到主导特征值= 78.50。有了这个特征值分数,我想要计算特征向量分数。通常,我们总是使用代码来计算特征值和特征向量,例如: U,V= eig(data_matrix);但是,该代
使用Opencv 3.2.0,我尝试使用cv::ml::TrainData::create()中的varIdx向量来计算使用特征子集创建的支持向量机模型的训练和测试误差。以下是c++代码的相关部分。
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
using namespace std;
// Code to read samples and responses from external data file not shown...
// Copy vector to Mat
Mat matSamples(samples.size(), samp
我正在用OpenCV和Visual C++开发英文手写OCR。我使用基于区域的方法进行特征提取。这里我使用64×64图像。因此,对于一个示例图像,我有64功能。我的支持向量机将是多类支持向量机,因为我有用于大写和简单字母的52类。这是特征向量的格式。
Class A image1 0:0.222000 1:0.0250222 ..... 63:0.000052
Class A image2 (some float values) ....
Class A image200 (some float values)
同样,我为两个52类提供了200图像。在测试时,我目前的准确率是,只有35%-4