eigenvector

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我试图找到MATLAB一个象征性的3×3的旋转矩阵的特征向量，它似乎对一些投入工作，但不是全部，例如：但是 A = [ cos(q), -sin(q), 0] [ sin(q), cos(q), 0] [ 0, 0, 1] [V,lambda]=eig(A) V = [ 0, -i, i] [ 0, 1, 1] [ 1, 0, 0] lambda = [ 1, 0, 0]

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'eig'和'eigs'有什么区别？

我已经搜索了很多这个，但我找不到任何有关两种方法'eig'和'eigs'如何不同的答案。特征值和特征向量之间有什么区别？

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f在MATLAB代码中似乎总是正面的，但在我的Python代码中，f也会得到负值

如何将following MATLAB代码转换为Python？ Here is my solution，但它不会产生相同的结果。例如，f在MATLAB代码中似乎总是正面的，但在我的Python代码中，f也会得到负值。任何想法如何解决该方案？大多数情况下，我很关注这些： MATLAB： for k = 1 : nx j = k+2; 的Python： for k in rang

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特征脸算法

我编程使用OpenCV的面部识别程序。当产生特征脸：做我需要使用生面孔的大数据库？我需要用我想让我的系统识别人的唯一的照片？我需要同时使用吗？我讲的特征脸产生，这就是“学习”步骤。有多少张照片，我需要使用有体面的准确性？更像20，还是2000？谢谢

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特征向量中心性

我是编程新手，我试图计算有向图映射到社交网络上的特征向量中心性。这些是大矩阵。我知道如何计算与图相关的特征向量和邻接矩阵。我只是不确定如何结合这两部分来计算特征向量的中心性。提前致谢。 -Spencer

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特征向量（光谱）分解

我想在C代码中找到一个程序，它将允许我计算方阵的特征值（谱）分解。我特别试图找到最高特征值（因此它的相关特征值）位于第一列的代码。我需要输出的顺序是因为我试图计算特征向量的中心性，因此我只需要计算与最高特征值相关的特征向量。提前致谢！

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MATLAB中的特征值

在MATLAB中，当我运行命令[V,D] = eig(a)作为对称矩阵时，最大特征值（及其关联向量）位于最后一列中。但是，当我用非对称矩阵运行它时，最大的特征值在第一列。我想要计算特征向量中心性，它要求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，这使我很难找到解决方案。

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我可以使用Lapack来计算大型稀疏矩阵的特征值和特征向量吗？

如果我有一个1,000乘以1,000的矩形矩阵，Lapack可以计算矩阵的特征向量和特征值吗？如果它可以需要多长时间？对于10,000乘以10,000的矩阵或者甚至是1,000,000乘以1,000,000矩阵呢？请注意这些将会是稀疏矩阵，主要由0填充（矩阵将是代表社交网络的图表）。 Lapack中是否有处理稀疏矩阵的特殊程序？我看到了Arpack的建议。但是这会允许计算非常大的矩阵吗？

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如何提高特征脸算法的准确率

我使用C＃来实现的人脸检测和面部识别EmguCV库（OpenCV的包装），使用特征脸算法我发现准确率的许多错误，如最小距离不相同训练集中的人，训练集中不存在的人，但与训练集中的人匹配良好的距离等。请帮助我。谢谢。附加信息： - 我用1元1人的面部图像训练集（直人脸图像，无取向） - 现在，我在训练与周围10-20人测试集

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按特征值排序特征向量（相关排序）

我有一个未排序的特征向量和特征向量矩阵。我想对排序的特征值集合对矩阵的列进行排序。（例如，如果特征值[3]移动到特征值[2]，我想特征向量矩阵的列3移动到列2.）我知道我可以通过std::sort排序O(N log N)的特征值。如果没有滚动我自己的排序算法，我如何确定矩阵的列（相关的特征向量）以及它们的特征值，因为后者是排序的？