非一致的數組中的R

的公式做矩陣乘法時是：

alpha <- ((lambda.I + K)^(-1)) * y

LAMBDA = 0.1。 I =單位矩陣的尺寸K.ý相同的是，具有相同的行數爲K.

所以我中的R嘗試這樣的特徵向量：

I <- diag(nrow(df_matrix) 
lambda <- 0.1 
alpha <- (lambda * I + df_matrix)^(-1) * df_vector

我得到以下錯誤

Error in (0.1 * I + df_matrix)^(-1) * df_vector : non-conformable arrays

這裏有我的數據集的一些信息

> nrow(df_matrix) 
[1] 8222 
> ncol(df_matrix) 
[1] 8222 
> nrow(df_vector) 
[1] 8222 
> nrow(I) 
[1] 8222 
> ncol(I) 
[1] 8222 
> class(df_matrix) 
[1] "matrix" 
> class(df_vector) 
[1] "matrix"

來源

2016-05-12 DoeNoe

反轉R中矩陣的語法不是「^（ - 1）」。並且'*'不是R中的矩陣乘法。 – Roland

什麼是ncol（df_vector）？如果你認爲它是8222或1，代碼似乎工作 – vasanthcullen

我敢打賭，你想在這裏有矩陣求逆，whic h是solve(m)，而不是元素明智的（m^(-1)）。此外，矩陣乘法（%*%）而不是元素明智的（*）。因此，總共是

alpha <- solve(lambda * I + df_matrix) %*% df_vector

來源

2016-05-12 10:22:24

當然，解決（lambda * I + df_matrix，df_vector）'會更明智/更高效。 – Roland

您需要使用矩陣乘法%*%。此外，您還需要使用solve來計算反向函數，因爲提高功率減去一個元素就會做元素明智的倒數。例如：

K <- matrix(runif(9),3) 
y <- matrix(runif(3),nrow=3) 

solve(lambda*diag(nrow(K))+K) %*% y 
      [,1] 
[1,] 0.50035075 
[2,] -0.04985508 
[3,] 0.74944867

來源

2016-05-12 10:23:13 James

爲了轉置矩陣，矩陣必須是二次的，並且行列式必須不同於零。如果矩陣df_matrix滿足這些要求，則

alpha <- solve(lambda * I + df_matrix) %*% df_vector

來源

2016-05-12 10:26:46 FlorianSchunke

非一致的數組中的R

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