eigenvector

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Fortranで最初の固有値と固有ベクトルを計算する方法

いくつかの例（here）を使用してARPACKを使用しようとしましたが、私の行列を入力する方法も分かりませんでした。このquestionから、PythonとMatlabの実装はARPACKの複雑さを避ける唯一の解決策であるようです。これを行ういくつかの（Fortranベースの）方法がありますか、すべての固有値/固有ベクトルを計算することも避けますか？

fortran eigenvalue eigenvector arpack 2017-08-07

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固有ベクトルを用いた画像再構成

私はPCAの後にいくつかの画像処理を行っています。私は画像認識の問題に取り組んでいます。固有ベクトル/重みを使用して画像を再構成する方法はありますか？ https://onionesquereality.wordpress.com/2009/02/11/face-recognition-using-eigenfaces-and-distance-classifiers-a-tutorial/

image-processing pca eigenvalue eigenvector 2017-08-19

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同じ対角要素を持つPSD行列

同じ対角要素を持つ2つの正の半限定行列を構成するにはどうすればよいですか？ M1とM2がψpsd行列であると仮定する。私は、対角（M1）と対角線（M2）のベクトルが同一であることを望みます。非対角要素は異なる必要があります。 [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] 第1

matrix linear-algebra eigenvalue eigenvector 2017-10-11

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複雑な入力行列に対して間違った結果を返すScipy eigsh

私は、シフト反転モードを使用して、scipy.sparse.linalg.eigshで複素行列の固有値と固有ベクトルを見つけようとしています。行列の実数だけでは、spicy.linalg.eighソルバーと同じ結果になりますが、虚数部を追加すると固有値が異なることになります。小さな例： import numpy as np from scipy.linalg import eigh from

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

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Pythonで計算された行列の固有ベクトルが固有ベクトルではないようです

あらかじめ謝罪していますが、Pythonは私の強い訴訟ではありません。 この行列の実際の固有値に対応する固有ベクトルは、固有ベクトルではないように見えますが、Wolfram Alphaで計算された固有ベクトルは動作するように見えます。 （私の同僚は、私が写しを持っていないのに、同じ病理は、Rで計算を行う際にケースのように表示されていることを確認した。）コードスニペット： >>> import nu

python numpy matrix eigenvalue eigenvector 2017-12-02

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numpyでの固有ベクトルの正規化

私はnumpyでlinalgを使って、符号付き実数の行列の固有値と固有ベクトルを計算しています。 私はthis previous questionを読みましたが、依然として固有ベクトルの正規化を把握していません。ここで は一例であるストレートオフWikipedia: import numpy as np from numpy import linalg as la a = n

numpy eigenvalue eigenvector 2017-12-13

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EigenvalueDecompositionは、私は3×3行列の固有ベクトルを計算するapache.commons.math3ライブラリを使用している間違った固有ベクトル

を返しますが、固有ベクトルを計算するための固有分解法は、間違った結果を返す： double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.createRealMatrix(matrix); Eigen

eigenvalue eigenvector matrix-decomposition 2017-12-18

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私は、2Dデータセットのcaculated固有ベクトルをプロットしようとしているMatlabの

で正しく固有ベクトルをプロット、ここで私はそのために書いてきたスクリプト：を： clear ; s = [2 2] set = randn(200,1); x = normrnd(s(1).*set,1)+3 x = zscore(x) % Standardize y = normrnd(s(1).*set,1)+2 y= zscore(y)%Standardize x_0 = me

matlab plot pca eigenvector 2017-12-25

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主成分分析 - なぜ固有ベクトルの内積がゼロでないのですか？

私は、Python sklearnを使ってbreast_canserデータセットの主成分分析をしようとしています。 なぜ、固有ベクトルの両方のドット積（3つの成分）がゼロでないのか理解できませんか？アウト frst = pca.components_[0,:] scnd = pca.components_[1,:] thrd = pca.components_[2,:] orth1 = np

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

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