我正在试着画一个圆柱体的曲线图。这是我的函数,用来求圆柱体的体积,也就是v(r,h)= pi*r^2*h。我不知道如何绘图,因为这是我第一次尝试使用python,但到目前为止,这些都是我的代码。def compute_cylinder_area(r,h): pi = 3.14159
surface_area = 2 * pi * r ** 2+ 2 * pi * r
请原谅这个简单的问题,但是如何在R中进行特征值分解?公式为A=VDV^(-1),其中A是方阵,V是包含A的特征向量的矩阵,D是包含A的不同特征值的对角线矩阵。下面是一个可重复的例子:matrixa <- cbind(c(0.589, 0.202),c(0.033, 0.869))
##This is what I tried
我试图在R中复制一些Stata结果,并且遇到了很多麻烦。具体来说,我想恢复相同的特征值,在探索因素分析中Stata所做的。为了提供一个具体的示例,Stata中的factor帮助使用了bg2数据(关于内科费用),并给出了以下结果: factor bg2cost1-bg2cost6
LR test: independent vs. saturated:
我正在实现度量学习算法,我想要降低数据的维度。我使用Java和库(Jama)来实现,并使用PCA来降低维度。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。