参考特征矩阵
是一种用于评估和比较不同对象或实体之间相似性的工具。它通常用于机器学习和数据挖掘领域，用于帮助决策和分类任务。
参考特征矩阵可以包含多个特征，每个特征表示一个对象的某个属性或特性。这些特征可以是数值型、离散型或文本型的。通过对这些特征进行量化和归一化处理，可以将不同对象的特征值映射到一个统一的数值范围内。
参考特征矩阵的优势在于它能够提供一个全面的视角来比较不同对象之间的相似性。通过对特征进行权重分配，可以根据不同特征的重要性来调整相似性评估的结果。这样可以更准确地判断和分类对象。
参考特征矩阵在实际应用中有广泛的应用场景。例如，在推荐系统中，可以使用参考特征矩阵来比较用户的兴趣和偏好，从而为用户提供个性化的推荐。在金融领域，可以使用参考特征矩阵来评估不同投资组合的风险和回报，帮助投资者做出决策。
腾讯云提供了一系列与参考特征矩阵相关的产品和服务。例如，腾讯云的人工智能服务可以用于提取和分析特征，帮助用户构建参考特征矩阵。此外，腾讯云的大数据和机器学习平台也提供了丰富的工具和算法，用于处理和分析参考特征矩阵。
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参考特征矩阵
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我希望当我创建一个特征矩阵并将其设置为另一个矩阵时，我会看到引用语义。为什么看起来Eigen正在复制矩阵而不是引用它们？
最后，我想定义一个矩阵(例如上面示例中的A )，然后创建Holder类的多个实例，其中每个实例都有一个对相同矩阵的引用。具体地说，我希望通过修改A来修改Holder类中的矩阵。问题是我不能修改Holder类本身。因此，例如，我不能更改Holder类以保存指向A的指针，而不是A本身。我该如何做到这一点？
浏览 8提问于2018-01-31得票数 0
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我正在读的一篇参考论文建议我检查自相关矩阵的特征值。但是，我不明白角点与自相关矩阵的特征值有什么关系。他们之间的关系是什么？
浏览 4提问于2014-06-21得票数 1
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我用OpenCL来计算矩阵的特征向量。AMD有一个特征值计算的，所以我决定用逆迭代来得到特征向量。我遵循了描述的算法，我注意到，为了解决第4步，我需要求解一个线性方程组(或计算矩阵的逆)。在GPU上使用OpenCL的最佳方法是什么？是否有值得我研究的例子或参考资料？编辑:对不起，我应该说我的矩阵是对称的三对角线。从我一直读到的情况来看，这可能很重要，而且可能大大简化了整个过程。
浏览 12提问于2011-09-29得票数 4
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当我使用Jama库中的eig来获取特征值时，即使对于大小为300 x 20的矩阵，也需要花费大量时间。我需要获取特征值和特征向量的java实现。作为参考，我还尝试了其他库，如Jblas，它具有PCA，但在特征值和特征向量方面的性能非常差。
浏览 3提问于2014-06-17得票数 0
我在一些稀疏矩阵上测试了Eigen的SparseLU和BicGSTAB方法，它们的密集对应矩阵的大小从3,000*3,000到16000*16000。我没有给BiCGSTAB提供一个RowMajor稀疏矩阵，也没有给它任何预处理。这可能就是速度慢的原因。非常感谢!
浏览 1提问于2016-03-24得票数 1
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SciPy方法给出非直观结果
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我尝试用SciPy函数linalg.eigsh来计算矩阵的一些特征值和特征向量。然而，当我打印计算出的特征向量时，它们的维数与我想要计算的特征值数相同。它不应该给我实际的特征向量，它的维数与原始矩阵的维数相同吗？我的代码供参考：val, vec = sp.sparse.linalg.eigsh(id, k = 2)这给了我：
[-0.26158945如果是这样的话，Python中是否还有其
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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我正在研究一些线性代数，并使用numpy作为参考。我用lambda k: numpy.linalg.det(A - k*I)计算矩阵A的特征多项式。这是非常有效的，下一步是计算这个多项式的根，它表示矩阵的特征值，使用numpy.roots，问题是numpy.roots以多项式系数作为参数。
有没有办法从lambda k中提取系数？
浏览 4提问于2020-11-15得票数 2
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我的背景如下：目的:将实例聚为临床有意义的亚群体或临床背景，以获得风险亚群体的感觉(根据后续结果经过考虑的方法(请参阅这篇简短的博客文章(读了2分钟)的基本原理)：利用树叶中的共现得到病人的相似矩阵。转换成距离矩阵我的问题如下：
我只发现了使用这种方法进行无监督聚类的
浏览 0提问于2019-04-17得票数 5
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什么是最简单和最快的方法(当然有一些库)来计算k个最大特征值和特征向量在C++中的一个大密度矩阵？我正在寻找一个类似于MATLAB的eigs函数；我看过Armadillo和Eigen，但是找不到，在我的情况下，所有的特征值的计算都要花费很长的时间(我需要前10个特征向量来估计。30000x30000稠密非对称实矩阵)。
绝望的时候，我甚至尝试用Armadillo的QR分解来实现幂迭代，但是遇到了复杂的特征值对并放弃了。:)
浏览 5提问于2014-06-28得票数 4
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2回答
我有一个很大(500k X 500k)的稀疏矩阵。我想知道它的主要组成部分(实际上，即使只计算最大的PC也可以)。随机化的PCA效果很好，除了它本质上是寻找协方差矩阵的特征向量，而不是相关矩阵。使用大型稀疏矩阵的协方差矩阵找到PCA的软件包有什么想法吗？最好是在python中，尽管matlab和R也可以工作。
(作为参考，向提出了类似的问题，但方法涉及协方差矩阵)。
浏览 1提问于2012-11-28得票数 3
当涉及到将短语向量化并将它们放入矩阵形式时，有些事情让我感到困惑。'.transform‘会把它放入一个短语x ngram矩阵。。
'.fit_transform‘是.fit和.transform的组合。
浏览 1提问于2018-02-24得票数 2
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上三角矩阵奇异值分解的计算
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假设我有一个对称矩阵A：22 1 45 24 14 24 34 1
实际上，我是在处理G矩阵之后得到的，但作为它的对称，如何计算只有G的对称A
浏览 1提问于2011-02-19得票数 2
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我有一个用C编写的函数来计算特征值和特征向量，但是由于我多次调用这个函数作为另一种算法的一部分，这需要花费大量的CPU时间。根据苹果公司的说法，可以用BLAS和LAPACK快速地从矩阵中求出特征值。由于我对加速框架是新的，那么我应该使用哪些函数来寻找方阵的特征值和特征向量？
浏览 3提问于2012-06-27得票数 2
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假设我在空间中有一个参考位置/方位的盒子和一个已知位置/方位的标定相机C。我拍了一张盒子的照片，可以识别投影图像B上的N个特征点x_i。
现在假设有人移动盒子(刚体变换)的数量相对较小。我拍了一张盒子的照片，可以再次识别N个特征点x*_i，我想要解决的刚体转换T。因此，我相信我可以从两组投影图像点中求出基本矩阵E(只要我有足够的--我想我需要8)。(既然摄像机是经过校准的，我想我可以只使用基本矩阵，而不是基本矩阵？)从这里，我可以使用矩阵分解来提取旋
浏览 0提问于2017-02-04得票数 1
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我想对包含大量零的大型矩阵进行奇异值分解。特别是从对称矩阵A的对角化得到的U和S，这意味着A=U*S*转置(U^*)，其中S是对角矩阵，U包含所有特征向量作为列。我在网络上搜索将奇异值分解和稀疏矩阵结合在一起的c++库，但是只能找到少数的库，而不是所有的特征向量。有没有人知道是否有这样的图书馆？
另外，在得到U和S之后，我需要把它们乘成一些稠密的向量。
浏览 5提问于2015-11-22得票数 0
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我是新的特征，我想要创建10个mxn矩阵。|
现在，如何能够为这10个矩阵中的每一个创建一个参考矩阵(通过引用和不复制数据)
浏览 2提问于2015-11-03得票数 1
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3回答
如果我定义自己的方法来确定我的支持向量机分类器的两个输入实体之间的相似性，并因此将其定义为我的内核，我如何验证它是否确实是我可以使用的有效内核？
浏览 0提问于2012-08-03得票数 13
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