eigenvector

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我想知道是否有人可以指向某个特征向量中心性伪代码或算法（用于社交网络分析）的方向。我已经在维基百科和谷歌搜索了一些信息，但我找不到任何广义算法或伪代码的描述。谢谢！

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我有一个非常简单的问题。它与计算容差错误有关。让我来做（在最后看到）矩阵A在特征向量V和对角特征值D上的特征分解，并且通过乘法V^-1 * D * V再次构建它。获得的值远不是A，误差相当大。我想知道如果我使用不正确的功能来完成这项任务，或者至少我该如何减少这个错误。谢谢你提前 in[1]:import numpy from scipy import linalg A

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代码中的2 * 2矩阵的非平凡特征向量代码

我想在C中写一个函数，它返回2×2矩阵的特征值和特征向量（以编程方式查找特征值/向量）。我对这个相当简单的特征值没有问题。但是与特征向量的斗争，这本质上是由联立方程组来解决的。如果我尝试一种方法，如：Solving a simultaneous equation through code 这给了我一个微不足道的解（[0,0]），如u = 0和v = 0，在特征向量的情况下。例如。如果我的矩阵是

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如何找到奇异矩阵特征向量？

我有一个800x800奇异（协方差）矩阵，我想找到它的最大特征值和与此特征值对应的特征向量。有人知道有可能用R来做吗？

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如何在MATLAB中使用nigbalance选项的eig？

在MATLAB我可以发出命令： [X,L] = eig(A,'nobalance'); 为了计算特征值无balance option。 NumPy中的等效命令是什么？当我运行eig的NumPy版本时，它不会产生与打开nobalance时的MATLAB结果相同的结果。

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SciPy - 计算对称矩阵中特定特征值的特征向量

我有一个对称矩阵（无向图的邻接矩阵），我有一个特定的特征值（最大特征值），我想要特征向量与它相关联（左或右，任何一个，因为我相信左边只是对称矩阵权的转置）。我正在运行的图可能从数千到数十万个节点，因此相应的邻接矩阵将会很大。然而，密度很稀疏，所以相应的矩阵也是稀疏的。在SciPy中有这样做的有效方法吗？更好的是，是否有一种方法可以只计算给定对称矩阵的主要特征值和相应的特征向量（这意味着我不必使

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谱聚类

首先，我必须说我是matlab（和本站...）的新手，所以请原谅我的无知。我想在matlab中编写一个函数，它将使用Spectral Clustering将一组点分成两个集群。我的代码如下 function Groups = TrySpectralClustering(data) dist_mat = squareform(pdist(data)); W= zeros(length(da

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scipy.linalg.eig给出了正确的左特征向量？

我有一个关于scipy.linalg.eig如何计算左右特征向量的问题。也许我误解了一切，但事情似乎并不适合我...... 从头开始。为了得到特征值和两个特征向量我用下面的： ev, left_v, right_v = scipy.linalg.eig(A, left=True) 按照manual，设置left=True一边拨打我应该期待的功能，以使左特征向量作为left_v列在第i列是指后ith

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matlab并行特征值分解

这是一个诡计我试图想出一个并行特征值分解算法，但非我所尝试的算法可以击败matlab的eig算法，所以有谁知道matlab使用哪种算法为eig函数？或任何人都可以建议我一个很好的并行算法的特征值分解？

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Matlab的计算特征向量/绘制图形时，突然从负值正值改变

我写了下面的代码在您的帮助（错误）： M = [3 0 0.0; 0 2 0.0; 0 0 0.5]; % mass matrix i_vals = 0:1000:60e06; % values of k_12 from 1 to 600 million in steps of 1000 modes = zeros(3, length(i_vals)); for n=