eigenvector

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我正在使用人臉識別。我需要從矩陣中計算特徵向量和特徵值。我正在使用C sharp。是否有任何用於特徵向量和特徵值計算的庫。我認爲Emgu CV對於特徵向量和特徵值計算沒有任何作用。我是新的，所以我不太瞭解。我需要C Sharp的特徵向量和特徵值計算庫。請幫幫我。

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如何找出與矩陣的特定特徵值對應的特徵向量？

如何找出與特定特徵值對應的特徵向量？我有一個隨機矩陣（P），特徵值，其中爲1。我需要找到對應於特徵值1. 的SciPy的函數scipy.linalg.eig返回特徵向量的陣列的特徵向量中的一個。 D, V = scipy.linalg.eig(P) 這裏D（數組值）和V（矢量數組）都是矢量。一種方法是在D中進行搜索並在V中提取相應的特徵向量。是否有更簡單的方法？

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將數組映射回現有的Eigen矩陣

我想將double數組映射到現有的MatrixXd結構。到目前爲止，我已經設法將Eigen矩陣映射到一個簡單的數組，但是我找不到實現它的方法。 void foo(MatrixXd matrix, int n){ double arrayd = new double[n*n]; // map the input matrix to an array Map<MatrixXd>(arrayd,

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Matlab的符號向量

我試圖計算形式 [ a, c, 0] [ c, b, e] [ 0, e, f] 在Matlab 的矩陣的特徵值符號和載體（具有含有x，Y，Z的表達式的一些替換，B，C等）。當我有4對角線項目0，那麼程序是成功的。但是當矩陣只有兩個關閉的對角線元素爲零時（就像在這個例子中那樣），程序找不到特徵向量，但是可以找到特徵向量（這是預期的，因爲它是三次多項式）。特徵值的表達式現在非常忙碌。當我嘗試

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將上部MatrixXd複製到下部MatrixXd（Eigen3）C++庫

我有一個較低的三角形MatrixXd，我想將其較低的值複製到上側，因爲它將成爲對稱矩陣。我該怎麼做？到目前爲止，我已經做了： MatrixXd m(n,n); ..... //do something with m for(j=0; j < n; j++) { for(i=0; i<j; i++) { m(i,j) = m(j,i);

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如何獲得Numpy矩陣的整數特徵向量？

我有一個Numpy矩陣，例如，numpy.matrix([[-1, 2],[1, -2]], dtype='int')。我想要得到它的整數 -valued特徵向量，如果有的話;例如，上述矩陣的numpy.array([[-1], [1]])。 Numpy返回的是浮點數的特徵向量，縮放爲單位長度。可以在Sage中做到這一點，其中可以指定矩陣的字段（即數據類型），並且在矩陣上完成的操作將遵循指定的字

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使用顯性特徵值計算特徵向量

我想問一些關於特徵向量中心性的問題。我必須使用功率迭代來計算特徵值。這是我的代碼來計算特徵值： v=rand(165,1); for k=1:5 w = data_table*v; lamda = norm(w); v = w/lamda; end 當我得到一個特徵值，我困惑來計算得分的特徵向量使用一個特徵值，我有得到它。例如在我的代

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pca - 哪個特徵向量對應哪個特徵值

我要做如下：我有一套Vektors v1-vn 對於這些，我需要協方差矩陣（我在做pca時得到的）。我還需要協方差矩陣的特徵值和特徵向量。我按降序排列的特徵值，然後根據特徵值對應的特徵值對特徵向量進行排序。之後，我將v1與第一個特徵向量相乘，v2與第二個相乘，依此類推。我返回我以這種方式得到的skalar。在R中有沒有簡單的方法來查看哪個特徵值對應於哪個特徵向量？

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scipy廣義特徵問題與積極semidefinite

嗨，夥計們！我想計算形式的廣義特徵分解：使用scipy.sparse.linalg.eigs功能 Lf = lambda Af ，但得到這個錯誤： /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scipy/linalg/decomp_lu.py:61: RuntimeWarning: Diagonal number 65 is exactly zero. Sing

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Java中的特徵值和相應的特徵向量

給定矩陣，我對特徵值和相應的特徵向量感興趣。使用賈馬，我可以得到特徵值和特徵向量，但兩者之間的相關性沒有定義：我想映射每個特徵向量到相應的特徵值。你能推薦我這樣做嗎？我試圖自己實現它，但它變得討厭。謝謝:) 我試圖尋找一個答案授權，但就目前而言，根據實驗和觀察我執行，特徵向量，evigenValues似乎是相對應的。