MATLAB特征值从头开始
是指在MATLAB中计算矩阵的特征值和特征向量的过程。特征值和特征向量是矩阵在线性代数中的重要概念，它们可以帮助我们理解矩阵的性质和变换。
特征值（eigenvalue）是一个标量，表示矩阵在某个方向上的伸缩因子。特征向量（eigenvector）是与特征值相关联的非零向量，表示在特定方向上的线性变换。
计算矩阵的特征值和特征向量可以通过MATLAB中的eig函数来实现。eig函数可以接受一个矩阵作为输入，并返回该矩阵的特征值和特征向量。
在MATLAB中，特征值和特征向量的计算对于很多应用是非常重要的。例如，在图像处理中，特征值和特征向量可以用于图像压缩和特征提取。在机器学习中，特征值和特征向量可以用于降维和数据分析。
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用matlab和python实现同一厄米特矩阵的不同特征向量
python、matlab
我正在尝试计算一个3x3厄米矩阵(名为coh)的特征值和特征向量。这是我使用的matlab代码，
coh = [0.327064707875252 + 0.00000000000000i -0.00770057737827301 + 0.0178948268294334i -0.00368526462214552 - 0.00615056270163515i
-0.00770057737827302 - 0.0178948268294334i 0.0122797042131420 + 0.00000000000000i -0.000822583499745789 + 0.00029
浏览 1提问于2019-10-01得票数 0
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MATLAB中的特征值
matlab、linear-algebra、eigenvector、eigenvalue
在MATLAB中，当我对对称矩阵运行[V,D] = eig(a)命令时，最大的特征值(及其关联的向量)位于最后一列。但是，当我使用非对称矩阵运行它时，最大的特征值在第一列。
我正在尝试计算特征向量中心性，这需要我计算与最大特征值相关的特征向量。因此，最大的特征值出现在两个不同的地方，这使得我很难找到解决方案。
浏览 2提问于2010-07-20得票数 9
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EJML求矩阵特征向量的实数
java、matrix、linear-algebra、eigenvector、ejml
为了能够进行cholesky分解，我试图将非正定矩阵转化为正定矩阵。使用EJML，我认为它是一个很好的库，我在试图获取矩阵的特征向量时遇到了麻烦。
对于存在虚值的每个特征向量，EJML返回一个空值。它不提供任何功能(至少不是一个明显的功能)来提取真正的值，不像JBlas这样的其他java库。
根据EJML (：
getEigenVector(int指数)
用于检索实值特征向量。如果特征向量与复特征值相关联，则返回null。
参数：
特征值特征向量对的指数-指数。
返回：
如果相关的特征值是实的，则返回一个特征向量，否则为null。
为了重现我的问题，请考虑以下算法：
D
浏览 4提问于2014-09-23得票数 1
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主成分分析-两种方法，得到不同的结果
python、python-3.x、pca
我正在尝试手动进行主成分分析。
然而，我目睹了一个问题：
问题:当从零开始“手动”执行PCA时，使用两种不同的方法，不会得到相同的结果
让我举一个例子来说明这个问题：
考虑下面的numpy数组(1)
x = np.array([
[1.5, 2.3, 5.2, 3.2, 5.5],
[3.5, 4.2, 6.5, 8.9, 7.5],
[9.6, 8.2, 7.1, 9.3, 1.1],
[3.1, 2.7, 2.9, 3.5, 9.6],
[1.1, 6.7, 2.3, 3.5, 9.5]])
在第一种方法中，我首先计算协方差矩阵(2)
CovM =
浏览 2提问于2022-02-26得票数 2
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主成分分析？
matlab、matrix、pca
我在怀疑PCA的东西。
例如，我有：
Data=100*3
substractdata=data-mean (the size will be same 100*3)
covariance=3*3
EigenVector=3*3
EigenValue=3*3
为了对我们的数据进行约简，我们必须消除基于k的特征值和特征向量的数目。
例如，k=2
所以…的数目
EigenValue将变成2*2
EigenVector = 2*2
1问:对吗？
然后我们必须将矩阵投影出来
project=EigenVector (which is 2*2) *substractdata (100*3
浏览 1提问于2014-03-06得票数 0
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找出一组特征向量对应的特征值
python、matrix、eigenvalue、eigenvector
我使用Python解决了这一任务的大部分问题，但不确定如何输入(甚至理解)其余的信息。您不应该找到给定一些特征值的特征向量吗?因此，它出现在以下情况下：
设对称3×3矩阵A = ((1 2 1), (2 5 0), (1 0 5))
如果A有以下三个特征向量，则找出三个相应的特征值：
v1 = ((-5), (2), (1))；v2 = ((0), (-1), (2))；v3 = ((1), (2), (1))
浏览 2提问于2020-01-02得票数 0
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Numpy特征向量
numpy
我正在尝试使用numpy的linalg.eig()函数来获得特征向量和特征值。 import numpy as np
M = np.array([[168.04570515, 1.38100609, -48.60662242],
[1.38100609, 16.49647382, 9.18370965],
[-48.60662242, 9.18370965, 38.37842496]])
eigenvalue, eigenvector = np.linalg.eig(M)
>>>eigenvalue
array([
浏览 21提问于2020-01-15得票数 1
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光谱聚类中不支持的错误复杂数据
python、cluster-analysis、valueerror、complex-data-types
我在一个相似矩阵上运行光谱聚类，这个矩阵是1000*1000。我的相似性矩阵如下：
matrix([[0.000, 0.031, 0.030, ..., 0.850, 0.867, 0.838],
[0.031, 0.000, 0.005, ..., 0.780, 0.805, 0.781],
[0.030, 0.005, 0.000, ..., 0.803, 0.823, 0.795],
...,
[0.850, 0.780, 0.803, ..., 0.000, 0.024, 0.008],
[0.867, 0
浏览 3提问于2020-04-20得票数 1
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在python中计算特征值与Matlab中的方法(顺序)相同
python、matlab、image-processing、matrix、computer-vision
这是Matlab代码，它返回V中的特征向量和D中的特征值。假设C是9*9矩阵，那么V是9*9矩阵，D是9*9对角线。矩阵。
[V,D] = eig(C);
我想要在Python中做同样的事情，并且顺序与Matlab相同。我使用的是以下代码：
[V1, D] = np.linalg.eig(C)
V = np.zeros((9,9))
for i in range(9):
V[i][i] = V1[i]
(假设V在for循环中)
这段代码给出了V1中的特征值和D中的特征向量。我将V1改为V，得到了一个对角的9*9矩阵。
但问题是，我希望特征值和向量的顺序与Matlab相同，这在
浏览 51提问于2018-07-23得票数 -1
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特征值的通货紧缩与向量计算(幂法)
matlab、debugging、math、signal-processing
我有以下(编辑)代码，用于使用幂级数方法(通过通货紧缩技术)计算小矩阵的所有特征值和向量：
function [eigvect,eigval]=eigen2(A,x0,nit)
% calculates the largest eigenvalue and corresponding eigenvector of
% matrix A by the power method using x0 as the starting vector and
% carrying out nit interactions.
%
eigval=0;
siz=size(A);
siz=siz(1);
for m
浏览 2提问于2016-02-17得票数 1
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MATLAB: Eig算法及其替代方案
matlab
我正在模拟一个物理系统，其中我需要计算一个非常大(~10000x10000)矩阵的特征值和向量。到目前为止，我已经在MATLAB中使用了内置的Eig算法，但对于大型矩阵来说，它非常慢。在MATLAB中有没有其他算法可以做得更好，或者我可以以某种方式提高Eig的性能？具体地说，我只需要矩阵的前100个特征向量，从最小的数字特征值开始。有没有办法让算法只计算前N个特征向量和特征值，以节省计算时间？当然，这只有在特征向量排序的情况下才能起作用，但它们似乎是这样做的，因为我使用的矩阵是对称的。
浏览 1提问于2016-09-20得票数 0
1回答
大型稀疏矩阵计算- MathNet数值计算
c#、.net、math、graph、math.net
我开始使用，我需要它来计算最大特征值，它对应于我的邻接矩阵的特征向量。
当使用大量的点时，我的邻接矩阵变得相当大(即5782x5782项)。
大多数条目都是“0”，所以我想我可以使用“SparseMatrix”。但是当我使用它时，它仍然需要很长的时间来计算。事实上，我从来没有真正等那么久，直到它完成。我在matlab中尝试了整个过程，一点问题也没有。Matlab在几秒钟内就解决了这个问题。
你对我有什么建议么？
以下是我正在做的事情：
// initialize matrix and fill it with zeros
Matrix<double> A = SparseMatri
浏览 5提问于2015-06-27得票数 1
2回答
在MATLAB中求矩阵特征向量的问题
matlab、eigenvector、eigenvalue
我有一个对称矩阵，它的元素是，我用MATLAB中的eig(A)函数，给出了特征值和特征向量：
eigvect =
0.1736 0 0.9848
0 -1.0000 0
-0.9848 0 0.1736
eigval =
3.0000 0 0
0 3.0000 0
0 0 9.0000
特征值是正确的，但特征向量不是我所期望的，因为我认为它们中的两个应该相等。MATLAB能正确计算特征向量吗？
浏览 0提问于2011-08-16得票数 0
1回答
Python中的广义特征值
python、eigenvalue
我正在尝试解决广义特征值问题A.c = (lam).B.c，其中A和B是n×n矩阵，c是nx1向量。(lam)是特征值。
我使用的是python。我尝试了numpy.linalg中的eig(dot(inv(B)，A))，但它在我的问题中非常不稳定，因为它涉及到倒置。所以我一直在读到它可以在MATLAB中实现，但我找不到任何函数或方法来在python中实现它。任何想法都将不胜感激。谢谢..。
浏览 1提问于2012-04-08得票数 2
2回答
在人脸识别中，特征值代表什么？
matlab、pca、eigenvector、eigenvalue
我有一组训练脸部图像(40张图像)。从那里，我可以使用Matlab中的princomp函数得到eigenVector，Score，Latent。
我得到了952个潜伏期(协方差矩阵中的特征值)，它们的降序形式是: 4.2785到0。特征值是从k=40开始的零。
我可以知道这些特征值表示什么吗？(比方说值越大，方差越大？)我如何确定最佳的k值(主成分)？
非常感谢你的帮助！
浏览 1提问于2014-03-25得票数 0
2回答
用Java和Python计算特征向量的差异
java、python、numpy、eigenvector、apache-commons-math
作为当前的任务，我需要计算120*120矩阵的特征值和特征向量。首先，我在Java (Apache库)和Python2.7 (Numpy库)的简单2×2矩阵上测试了这些计算。我有一个与特征向量不匹配的问题，如下所示：
//Java
import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
public class Temporar
浏览 4提问于2016-11-15得票数 6
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1回答
MATLAB中的幂法
matlab、matrix、linear-algebra、numerical-methods、eigenvector
我想在MATLAB中实现用于确定矩阵的主导特征值和特征向量的。
到目前为止，我写了以下内容：
%function to implement power method to compute dominant
%eigenvalue/eigenevctor
function [m,y_final]=power_method(A,x);
m=0;
n=length(x);
y_final=zeros(n,1);
y_final=x;
tol=1e-3;
while(1)
mold=m;
y_final=A*y_final;
m=max(y_final);
y_final=y_final
浏览 0提问于2015-03-23得票数 5
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2回答
MATLAB中对称矩阵的复特征向量
python、matlab、numpy、linear-algebra、eigenvector
在使用MATLAB eig函数计算对称矩阵的特征值和特征向量时，我遇到了一个问题。
矩阵D是
10x10
所有对角线元素= 0.45
所有非对角线元素= -0.05
当使用vec时，val = eig(D)一些得到的特征向量包含复数(即0.3384 + 0.0052i)。我已经在网上搜索过，我找到了两篇关于类似问题的相关帖子，但没有帮助我找到解决方案。
因此，我在Python numpy (numpy.linalg.eigh(D))中尝试了相同的子例程，它给出了所有实特征值和特征向量。Python的结果是正确的，因为我能够用一篇发表的论文来验证我的最终结果。
我的问题是，是什么原因导致MATL
浏览 5提问于2013-11-18得票数 3
1回答
在Python中，eig(a，b)给出了一个位置参数，但给出了两个位置参数。
python、matlab、numpy、eigenvalue、eigenvector
根据，MATLAB [V,D]=eig(a,b)的等效numpy表达式是V,D = np.linalg.eig(a,b)。
但是当我尝试这个时，我得到了一个错误：
TypeError: eig() takes 1 positional argument but 2 were given
我很困惑，文档中说np.linalg.eig可以有两个论点吗？
奇怪的是，当我查看linalg在的文档时，在“矩阵特征值”的标题下，没有提到linalg.eig有两个参数？
我怎样才能让eig接受两个像MATLAB中的论点？
这在MATLAB中是可行的。
a = diag(ones(3,1));
b = dia
浏览 2提问于2019-01-15得票数 2
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1回答
如何在matlab中计算矩阵的特征值和向量
matlab、eigenvector、eigenvalue
我有一个方阵C，我必须找到它的特征值和特征向量。
C =
2 -1 -1 0
-1 3 -1 -1
-1 -1 3 -1
0 -1 -1 2
当我使用函数eig()，V，D=eig(C，'nobalance')，这是我得到的V和D的输出：
V =
-0.5000 0.7071 0.4914 -0.0924
-0.5000 -0.0000 -0.3607 0.7874
-0.5000 -0.0000 -0.
浏览 3提问于2014-02-04得票数 2
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