eigenvector

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具有相同对角元素的PSD矩阵

如何构造具有相同对角元素的两个正半定矩阵？假设M1和M2是两个psd矩阵。我想要对角线（M1）和对角线（M2）的矢量相同。非对角元素必须有所不同。 [a e f g] [a s t u] [e b h i] [s b v w] [f h c j] [t v c x] [g i j d] [u w x d] 认为第一个矩阵为M1，第二个矩阵为M2。请记住M1和M2都是PSD。 在此先感谢！

matrix linear-algebra eigenvalue eigenvector 2017-10-11

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Scipy eigsh为复杂输入矩阵返回错误结果

我想用scipy.sparse.linalg.eigsh使用shift-invert模式找到复杂矩阵的特征值和特征向量。在矩阵中只有实数，我可以得到与spicy.linalg.eigh求解器相同的结果，但是在添加虚部时，特征值会发散。一个微小的例子： import numpy as np from scipy.linalg import eigh from scipy.sparse.linal

python scipy complex-numbers eigenvalue eigenvector 2017-10-12

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由Python计算的矩阵的特征向量似乎不是一个特征向量

事先道歉，Python不是我的强项。 与矩阵的实际特征值（如Python计算）相对应的特征向量看起来不是特征向量，而由Wolfram Alpha计算的特征向量似乎可行。 （我的同事证实，同一病理执行R中的计算时，虽然我没有成绩单似乎是这样。）代码片段： >>> import numpy as np >>> in_matrix = np.array([[0.904, 0.012, 0.427],

python numpy matrix eigenvalue eigenvector 2017-12-02

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PageRank总是比特征向量或Katz中心性更好吗？

据我所知，有经典的特征向量中心性，并有变种，如卡茨中心性或PageRank。我不知道后者是否是特征向量中心性演变的“最新阶段”，因此总是优越？还是有一定的条件，取决于哪一个应该使用一个或另一个。如果是这样，那将是什么条件？

graph social-networking eigenvector pagerank 2017-07-12

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这是类Matrix中的ruby错误吗？

我在ruby中使用Matrix类来计算特征值和特征向量。有了这个代码： m = Matrix[[0.6868,0.6067],[0.6067,0.5978]] v, d, v_inv = m.eigensystem 正确的结果应该是： [ 1.25057433 0.03398123] [[ 0.73251454 -0.68075138] [ 0.68075138 0.73251454]]

ruby matrix eigenvalue eigenvector 2017-05-31

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EigenvalueDecomposition返回错误的特征向量

我使用apache.commons.math3库来计算一个3x3矩阵的特征向量，但对于计算特征向量的特征分解方法将返回错误的结果：这是我的代码： double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.cr

eigenvalue eigenvector matrix-decomposition 2017-12-18

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主成分分析 - 为什么特征向量的点积不是零？

我尝试使用Python sklearn对breast_canser数据集进行主成分分析。 并且不明白为什么特征向量的点积（3个分量）不是零？ frst = pca.components_[0,:] scnd = pca.components_[1,:] thrd = pca.components_[2,:] orth1 = np.dot(frst,scnd) orth2 = np.dot(

python scikit-learn pca eigenvector orthogonal 2017-09-16

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特征脸方法中的权重

1）在eigenface方法中，特征脸是来自不同面的元素的组合。这些元素是什么？ 2）输出面是由不同权重的不同特征脸组成的图像。特征脸的权重究竟意味着什么？我知道权重是图像中特征脸的百分比，但它究竟意味着什么，是指所选像素的数量？

machine-learning pca eigenvector 2017-08-03

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犰狳的eig_sym中的线程安全问题

我有一个问题，通过eig_sym犰狳中的本征分解。当我试图计算出多组特征向量的并行，不时的特征向量是 不是正交 不归 甚至不会有问题的矩阵的特征向量。 如果每次只运行一次计算（所以这似乎是一些线程安全问题），此问题消失。一旦两个计算并行运行，问题就会再次出现。奇怪的是，特征值在任何情况下都是正确的。 //compile with: g++ -std=c++11 -pthread -larmadil

c++ thread-safety armadillo eigenvalue eigenvector 2017-08-07

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如何计算Fortran中的第一个特征值和特征向量

我尝试使用一些示例（here）使用ARPACK，但我甚至无法弄清楚如何输入我的矩阵。从这个question看来，Python和Matlab中的实现似乎是避免ARPACK复杂性的唯一解决方案。是否有一些（基于Fortran的）方法来做到这一点，也避免计算所有的特征值/特征向量？

fortran eigenvalue eigenvector arpack 2017-08-07

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