r에서 eigen에 의해 반환 된 고유 벡터의 순서와 관련된 문제를 해결하려고합니다. 다음 고려 : covmatrix <- matrix(data = c(13, 5, 2, 4), nrow = 2, ncol = 2)
covmatrix
eigen <- eigen(covmatrix)
eigen
출력 반환 값 : 문서 당 values
[1] 14 3
나는 corr 행렬 [1:1505, 1:1505]의 목록을 가지고 있습니다. 나는 두 번째 테스트 기능, 그래서 여기에 R. How to adjust this data structure for smaller segments in R?가 결국 충분하지 하나 개의 테스트 기능 cor를 구성 초기 스레드에 Eigen 그들을 조정하는 방법을 생각하고 - 코르 행렬
복잡한 4 * 4 매트릭스 M의 고유 값 및 고유 벡터를 계산할 때 질문이 있습니다. 의 예로 들어 보자 : M = [7.71 0.88 -0.47i 0.11i을; 0.8819.09 0.11i -0.02i; -0.47i 0.11i-7.71-0.88; 0.11i은 -0.88 -3.44.] 이 D은 고유 값이며, M*V=D*V, 여기 V = [a1, a2, i
필자는 PCA (Principal Component Analysis)와 같은 일부 기하 데이터 분석 (GDA)을 해왔습니다. 나는 상관 원을 그릴 찾고 있어요 ...이 조금 같이 : 기본적으로는 주성분에 상관 관계가있는 변수의 고유 값/고유 벡터를 확장 측정 할 수 있습니다 (차원). 파이썬 패키지가 그러한 데이터 시각화를 표시하는지 알고 있습니까?
Numpy의 np.linalg.eig()을 사용하여 고유 벡터를 계산하는 삼원 값 (2 개의 관측치, 11 개 변수)의 행렬이 있습니다. 매트릭스 (0 값이 예를 들어, 사용되지 않음)입니다 : 가장 큰 고유치의 고유 벡터의 v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11
1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1
1 1 1 1 1 1 1
현재 작업으로 120 * 120 매트릭스의 고유 값과 고유 벡터를 계산해야합니다. 처음에는 Java (Apache Commons Math 라이브러리)와 Python 2.7 (Numpy 라이브러리)에서 간단한 2 x 2 행렬로 계산을 테스트했습니다. I는, 고유 값과 일치하지 않는 문제가 아래와 같이 표시 : 고유 벡터의 출력 {real_value + ima
나는 numpy.linalg.eig()에 질문이있다. 다음은 데이터를 표준화/표준화 한 후 내 공분산 행렬입니다. lr_cov = np.cov(lr_norm, rowvar = False, ddof = 0)
lr_cov
array([[ 0.95454545, 0.88156287, 0.8601369 ],
[ 0.88156287, 0.9545454
내 목표는 입력 행렬의 고유 값과 벡터를 찾아 mxn 크기로 만드는 것입니다. 그것은 직사각형 행렬 때문에, 전치 소스 매트릭스 다음 매트릭스 곱셈을 수행하여 동일한 평방 대칭 행렬을 변환된다. 그런 다음, Intel MKL 라이브러리를 사용하여 고유 값과 사각형 대칭 행렬 벡터를 결정합니다. 불행히도, 사각형 대칭 행렬 크기가 1000000 x 10000
저는 수학자 또는 프로그래머가 아닌 지리 공간 전문가입니다. 그러니 잘못된 말씨 나 코딩의 불만으로 나를 징벌하지 마십시오. 나는 단순히 도움을 찾고 있습니다. 나는 쌍으로 비교 매트릭스에서 순위를 도출하기 위해 다음 코드를 사용하고 :이 문제가 A = numpy.array(matrix)
"Define vector of weights based on e