eigenvector

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고유 이미지 공간으로의 테스트 이미지 투영은 정확히 무엇을 의미합니까?

eigenfaces 기술을 사용한 얼굴 인식에서, 테스트 이미지 (미지의 얼굴 이미지)를 고유 공간 공간으로 투영 한 것은 정확히 무엇을 의미합니까?

algorithm image-processing computer-vision eigenvector 2017-05-11

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동일한 대각선 요소가있는 PSD 행렬

동일한 대각선 요소가있는 두 개의 양의 semi definite 행렬을 구성하는 방법은 무엇입니까? M1과 M2가 psd 행렬을 차지한다고 가정 해보자. 대각선 벡터 (M1)와 대각선 벡터 (M2)가 동일해야합니다. 대각선이 아닌 요소는 달라야합니다. [a e f g] [a s t u] [e b h i] [s b v w] [f h c j] [t v c

matrix linear-algebra eigenvalue eigenvector 2017-10-11

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복잡한 입력 행렬에 대해 잘못된 결과를 반환하는 Scipy eigsh

shift-invert 모드를 사용하여 scipy.sparse.linalg.eigsh를 사용하여 복잡한 행렬의 고유 값과 고유 벡터를 찾으려고합니다. 행렬에 단지 실수 만 있으면 spicy.linalg.eigh solver와 같은 결과를 얻습니다. 그러나 허수 요소를 추가 할 때 고유 값은 서로 엇갈립니다. 작은 예 : 실제 경우에, 처음 세 개의 고유치가

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

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파이썬에 의해 계산 된 행렬의 고유 벡터는 고유 벡터로 보이지 않습니다.

미리 사과하십시오. 파이썬은 제 강점이 아닙니다. 이 행렬의 실제 고유 값에 해당하는 고유 벡터 (파이썬으로 계산 됨)는 고유 벡터로 보이지 않지만 Wolfram Alpha에서 계산 된 고유 벡터는 작동하는 것으로 보입니다. (. 내 동료는 내가 성적이없는 있지만, R에서 계산을 수행 할 때 같은 병리 사건을 것으로 보인다 확인) 코드 스 니펫을 다음 in

python numpy matrix eigenvalue eigenvector 2017-12-02

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numpy의 고유 벡터 정규화

numigned의 linalg를 사용하여 부호있는 행렬의 고유 값과 고유 벡터를 계산합니다. this previous question을 읽었지만 여전히 고유 벡터의 정규화를 파악하지 못했습니다. 여기 은 예입니다 똑바로 Wikipedia: import numpy as np from numpy import linalg as la a = n

numpy eigenvalue eigenvector 2017-12-13

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scipy.sparse.linalg.eigsh()는 Matlab의 eigs()와 같은 결과를 제공하지 않습니다. 이유가 무엇입니까?

나는 일반화 된 고유치 문제를 풀기 위해 scipy.sparse.linalg.eigsh()을 사용하고 있습니다. 내가 큰 거친 매트릭스를 조작하고 있기 때문에 eigsh()을 사용하고 싶습니다. 문제는 올바른 답을 얻을 수없고 eigsh()의 고유 값과 고유 벡터 출력이 Matlab의 eigs()에서 얻은 것과 완전히 다릅니다. 그것은 다음과 같습니다 데이

python matlab scipy eigenvalue eigenvector 2017-12-17

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EigenvalueDecomposition 내가 3 × 3 행렬의 고유 벡터를 계산하기 위해 apache.commons.math3 라이브러리를 사용하고 잘못된 고유 벡터

을 반환하지만 고유 벡터를 계산하는 EigenDecomposition 방법은 잘못된 결과를 반환 : double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.createRealMatrix(ma

eigenvalue eigenvector matrix-decomposition 2017-12-18

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PCA의 산출물과 그 유용성은 무엇입니까?

PCA는 데이터 크기를 줄이는 데 도움이되는 차원 감소 알고리즘입니다. PCA는 PC1, PC2, PC3 등과 같은 고유 벡터의 출력을 내림차순으로 제공한다는 것을 이해하지 못했습니다. 따라서 이것이 우리의 데이터를위한 새로운 축이 될 것입니다. 여기서 테스트 세트 데이터를 예측하기 위해이 새 축을 적용 할 수 있습니까? 우리는 n에서 일부 n-k까지 차원

machine-learning pca eigenvector dimensionality-reduction data-presentation 2017-11-01

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주 구성 요소 분석 - 왜 고유 벡터의 내적이 0이 아닌지?

나는 파이썬 sklearn을 사용하여 breast_canser 데이터 세트의 주성분 분석을하려고합니다. 왜 고유 벡터의 두 점 (3 개 요소)이 모두 0이 아닌지 이해할 수 없습니까? 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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Accord.NET을 사용하여 3x3 행렬에 대한 고유 값 및 고유 벡터 계산

3x3 행렬에서 고유 벡터 및 고유 값을 가져오고 싶습니다. 나는 이미 Accord의 EigenvalueDecomposition을 사용하려고 시도했다. 그 결과 생성 된 고유 벡터에 대한 문제 (?)는 고유 벡터에 대한 온라인 계산기가 Accord.NET과 다른 벡터를 제공한다는 것입니다. (1, 2, 3) (4, 5, 6) (7, 8, 9 보다 정확하게,

c# eigenvalue eigenvector accord.net matrix-decomposition 2017-11-20

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