将动态特征向量的向量转换为字节
是一种将数据进行序列化的过程。序列化是将数据结构或对象转换为可以在网络上进行传输或存储的字节流的过程。在云计算领域中，这种转换可以用于将特征向量转换为字节，以便在分布式系统中进行传输或存储。
动态特征向量通常是指具有不固定长度和内容的向量。为了将其转换为字节，可以采用以下步骤：
- 确定特征向量的数据类型和结构：动态特征向量可能包含不同类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。在序列化过程中，需要准确地确定每个特征的数据类型和结构。
- 选择适当的序列化方法：根据特征向量的特点，选择合适的序列化方法。常见的序列化方法包括JSON、XML、Protocol Buffers等。每种方法都有其优缺点，例如JSON易于阅读和解析，而Protocol Buffers具有更高的性能和较小的数据体积。
- 实现序列化算法：根据选择的序列化方法，实现相应的序列化算法。这涉及将特征向量按照序列化规则转换为字节流的过程。
- 序列化结果的传输和存储：将序列化后的字节流传输到目标地点或存储在云存储服务中。在这一步骤中，可以使用腾讯云提供的对象存储服务（COS）来存储和管理字节流数据。
总结起来，将动态特征向量的向量转换为字节是一种将数据进行序列化的过程，可以选择适当的序列化方法和算法，并利用腾讯云的对象存储服务来传输和存储序列化后的字节流数据。
附带的是，这是一个关于序列化的问题，并未涉及到特定的云计算产品或服务。
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R中该矩阵的本征分析
、、、、
我在R中对给定的矩阵P进行本征分析。我的MWE是
最小工作实例
P <-
matrix(
data=
c(
1, 0, 0, 0
, 0.4, 0, 0.6, 0
, 0.2, 0, 0.1, 0.7
, 0, 0, 0, 1
)
, nrow=4
, ncol=4
, byrow=TRUE
)
SPD <- eigen(P)
round(SPD$values, 3)
round(SPD$vectors, 3)
SVD <- svd(P)
round(SVD$d
浏览 1提问于2014-08-20得票数 0
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我在想，是否有人知道Maxima中有什么函数可以找到21x21矩阵的归一化特征向量？
我使用函数dgeev，但我不相信这些特征向量是标准化的。
我很感谢你的想法，本
浏览 0提问于2013-05-23得票数 0
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我正在尝试检索所有(常规)特征向量以及足够多的广义特征向量，以便从我的方形NxN矩阵中完成一个基。我的问题是，输出的特征向量到底是什么？
evals, levecs = eig(Mnp, left=True,right=False)
我能找到的关于这方面的文档只说“解决一个方阵的普通或广义特征值问题，求出一个一般矩阵的特征值w和右或左特征向量”。
谁能告诉我这是否意味着我的左特征向量既是正则的又是广义的？如果能提供任何信息，我将不胜感激。
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
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在我的Python代码中，我使用计算了一些数据的SVD。
from numpy import linalg
(_, _, v) = linalg.svd(m)
由此返回的V矩阵是：
[[ 0.4512937 -0.81992002 -0.35222884]
[-0.22254721 0.27882908 -0.93419863]
[ 0.86417981 0.4999855 -0.05663711]]
在将代码移植到C++时，我转而使用来计算SVD：
#include <armadillo>
arma::fmat M; // Input data
arma::fmat
浏览 1提问于2013-11-21得票数 4
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我构造了一个100*100矩阵k，并希望使用numpy.linalg.eig对角化它。
k=np.zeros((100,100))
np.fill_diagonal(k,-2)
np.fill_diagonal(k[1:,:-1],1.5)
np.fill_diagonal(k[:-1,1:],0.5)
当我尝试更小的矩阵时，例如
w,v=np.linalg.eig(k[:10,:10])
特征值w和特征向量v是实数。但当我尝试更大的矩阵或整个完整矩阵时
w,v=np.linalg.eig(k)
w和v被证明是复数，虚部是不可忽略的。
我也尝试过scipy.linalg.eig，它也有类似的问
浏览 1提问于2018-02-27得票数 2
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版:，我问题中的问题是，我试图从中找到矩阵S，但是这个方程有错误。
如何直接获得R中矩阵的右特征向量？‘'eigen()’只给出左特征向量
确实是最后一个版本的，我在这里弄得一团糟，但这个问题对我来说真的很重要：
eigen()从函数帮助中提供了一些特征向量的矩阵：
“如果‘r <-特征(A)’和‘V <- r$向量；lam <- r$值’，那么
A = V Lmbd V^(-1)
(直到数值模糊)，其中Lmbd =diag(lam)“
这是A V = V Lmbd，其中V是
浏览 2提问于2013-02-16得票数 3
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我想要写一个函数，返回一个无向图的连通组件。例如，对于具有五个节点和两个连通分量(节点0、1、3、4被连接和节点2被隔离)的图，它将返回两个向量。
[1, 1, 0, 1, 1]
[0, 0, 1, 0, 0]
使用1，如果两个节点被连接，则为零。
我用拉普拉斯图来表示这个，它是一个对称实矩阵。我在用Numpy计算它的特征值和特征向量。
[evalues, evectors] = numpy.linalg.eigh(laplacian)
indices = evalues < 0.00000001
evectors = numpy.transpose(evectors)
relevant
浏览 14提问于2015-06-25得票数 2
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特征向量Python的QR方法
、、、、
我试图用QR方法求矩阵A的特征向量。找到了对应于最大特征值的特征值和特征向量。如何在不使用numpy.linalg.eig的情况下找到其余的特征向量？
import numpy as np
A = np.array([
[1, 0.3],
[0.45, 1.2]
])
def eig_evec_decomp(A, max_iter=100):
A_k = A
Q_k = np.eye(A.shape[1])
for k in range(max_iter):
Q, R = np.linalg.qr(A_k)
浏览 2提问于2021-02-28得票数 1
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我是Matlab中图像处理的新手，现在我正在使用Matlab统计工具箱使用HMM进行字符识别。
我有一个输入图像宽度: 400，高度: 100，图像是二进制图像。我将每个输入图像分成10个水平块。在每个块中，我计算图像的密度。因此，在每幅图像中，我可以获得10个特征向量。
假设F是图像的特征向量
F=26 55 74 123 186 260 258 75 43 21
我的问题是如何将特征向量转换为hmm序列，以便我可以通过hmmtrain命令使用它。在我的例子中，发射矩阵是什么？
在问这个问题之前，我已经看过的类似示例。但是，我还是不明白。
浏览 1提问于2013-02-18得票数 1
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正如标题所说，我必须计算对应于最大特征值的特征向量v。我不确定是什么命令能做到这一点。有什么建议吗？
import numpy as np
import scipy.linalg as la
#x and y both 1D NumPy arrays of same length
def eigen_X(x,y):
xa = np.mean(x)
ya = np.mean(y)
x_bar = x - xa
y_bar = y - ya
X = np.column_stack(x_bar,y_bar)
A = X.transpose()@X
浏览 4提问于2018-11-15得票数 0
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在ML2.0和AI文件中，这意味着更新数据(既可以是现有的数据，也可以是新的数据)是动态的(实时的)。例如，在AI PM的论文中，它说：“相反，我们已经演示了一个完整的系统，它在现实世界中工作，不断地更新实时数据。”
您的意思是更新数据是自动预处理成适当的特征向量，并包括在下一个模型的再培训周期？或者，模型是否正在动态更新？
浏览 6提问于2018-03-10得票数 1
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新Java 17 SDK中的所有新特性都让我感到兴奋，但“向量”确实让我感到困惑：
基于官方文档，向量的目标是CPU密集型计算(例如硬核数学计算)，这可以用于开发应用程序，如ML算法。
术语“向量”在我的脑海中触发了一件事，那就是Util模块中的类，它类似于"ArrayList"，但线程是安全的。在处理并发情况时，我会在代码中随意使用这一点。
现在我很困惑。当谈到最新的Java 17中的“向量”时，这两个“向量”是同一回事吗？还是完全不同？
浏览 2提问于2021-09-25得票数 1
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多特征聚类
、、、
我想知道如何执行具有多个特征的聚类分析。例如，让我们考虑一下，我对每个对象都有一组功能(我有很多对象)。并且这些特征中的每一个都具有特定维度(特征A是n维的向量，特征B是m维的向量，依此类推)。
如何将所有对象的所有不同特征聚集在一起？
浏览 0提问于2014-04-08得票数 0
我在100张图像上使用PCA。我的训练数据是442368x100 double矩阵。442368是特征，100个是图像的数量。这是我找到特征向量的代码。
[ rows, cols] = size(training);
maxVec=rows;
maxVec=min(maxVec,rows);
train_mean=mean(training,2);
A=training-train_mean*ones(1,cols);
A=A'*A;
[evec,eval]=eig(A);
[eval ind] = sort(-1*diag(eval));
evec= evec(:, ind(1:
浏览 2提问于2016-09-26得票数 4
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我想通过Matlab中的KNN方法对数据集进行分类，但我在计算具有不同数据类型的数据点之间的距离时遇到了问题。
我的数据集中的每个点都有各种具有数字和字符串类型的特征，例如X{Size,Lenght,Age,Coating,PipeType,Location}，前三个特征具有数字，后三个特征具有字符串(一个或两个单词)值。
如果我将字符串特征映射到二进制代码，例如，涂层的值包括{Concrete encased,Gunite,Tar Coating,Poliken Coating}，如果我考虑两位{00,01,10,11}，如果我这样计算X和Y的距离，是否符合逻辑：
X:{Size,Lengh
浏览 3提问于2013-10-17得票数 0
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我正在实现Jacobi算法，以求对称矩阵的特征向量。我不明白为什么我从我的应用程序中得到不同的特征向量(与我的结果相同，这里是：)和来自Wolfram：的不同
示例矩阵：
1 2 3
2 2 1
3 1 1
我的结果是：
0.7400944496522529, 0.6305371413491765, 0.23384421945632447
-0.20230251371232585, 0.5403584533063043, -0.8167535949636785
-0.6413531776951003, 0.5571668060588798, 0.5274763043839444
来自西澳大利
浏览 3提问于2014-12-27得票数 0
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我在Python中实现用于人脸识别的Python，而不使用numpy或OpenCV中已经定义的PCA方法。但我的结果简直是垃圾。
我在OpenCV's 上读过文档和算法描述，但有些事情还不清楚。
如果是X = {x1, x2, ..., xn}，那么我认为它不是计算协方差矩阵时使用的X矩阵吗？但是你必须减去平均值，就像前两个步骤中所解释的那样。
特征向量必须按照特征值的降序排序。您是否必须在查看相应特征值的绝对值时进行排序？无论如何，顺序不是主要问题，因为我绘制了所有的特征向量，所以我可以相应地重新排列它们。我想我犯了一个分析错误。
我实施了以下措施：
MU = X.m
浏览 1提问于2014-04-05得票数 1
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我对特征检测的概念很陌生。我用lambda=eig(Matrix)计算了矩阵的特征向量和特征向量。我想知道如何计算灰度图像的特征值和特征向量。谢谢。
浏览 3提问于2013-12-03得票数 1
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我想在每个文档中存储一个n维特征向量，例如<1.00, 0.34, 0.22, ..., 0>，然后提供另一个特征向量作为查询，其结果按余弦相似度排序。这有可能是弹性搜索吗？
浏览 3提问于2015-05-13得票数 11
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MFCC特征向量与DTW的比较
、、、、
我正在寻找一些关于动态时间弯曲(DTW)的建议。
我有一个Python脚本，并从不同长度的.WAV文件中提取Mel频率倒谱系数(MFCC)特征向量。特征向量是长度可变的数组，包含12个MFCC的数组。
例如，一个.WAV文件可以由包含10组12个特征向量的数组来表示，而另一个.WAV文件可以由一个包含20组12个特征向量的数组来表示。
我打算使用DTW来比较这两个数组的数组，但我不确定如何比较。我理解DTW的概念，如果数组中包含的特征向量是单个数字，那么实现它是没有问题的，我的困惑是因为它们是数组。
Tl;dr:如何使用DTW比较两个数组的数组？
编辑:我已经阅读了的问题，但没有用。
非常感谢
浏览 37提问于2018-01-16得票数 5
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如何在Python中找到拉普拉斯(L)的域向量？
我可以得到特征值和特征向量:特征值，特征向量= linalg.eig(L)
我假设python不会按顺序返回特征值。
我要取第二大特征值，然后将它与相应的特征向量匹配(在索引中匹配)？
当对特征值进行排序时，如何处理负值？是按绝对大小排序吗？
谢谢你的帮忙
浏览 4提问于2012-06-07得票数 5
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R函数特征向量返回错误吗？
、、、、
#eigen values and vectors
a <- matrix(c(2, -1, -1, 2), 2)
eigen(a)
我试图找出R中的特征值和特征向量，eigen工作于特征值，但特征向量值存在误差。有办法解决这个问题吗？
浏览 1提问于2018-09-22得票数 2
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我需要一些帮助。嗯，我有两类(两种不同的上肢运动)的特征向量。现在我需要把我的特征矩阵(所有特征向量)放在weka中来对我的动作进行分类，特别是使用SVM算法。但我以前从未用过weka，也没用过java或format arff。如何将我的特征矩阵转换为weka语言？
非常感谢。我将感谢所有的帮助
莉莉亚
浏览 0提问于2013-08-01得票数 0
3回答
在我的示例中，我正在编写代码来计算一个非常大的 (简称MDS)的n矩阵( n = 500,000 )。
在MDS的一个步骤中，我需要通过矩阵来计算n的最高三个n。这个矩阵称为B矩阵。我只需要这三个特征向量和特征值。计算大矩阵特征向量和特征值的一般方法需要很长的时间，而且不需要一个非常精确的答案，所以我在寻找特征向量和特征值的估计。
一些参数：
B矩阵是，，和相当
理论上B的特征值分解应该总是产生实数。
我不需要一个完全准确的估计，只是一个快速的估计。我需要它在几个小时内完成。
我用python和C++编写
我的问题是:是否有快速的方法来估计这样一个大的B矩阵的三个最高特
浏览 6提问于2016-11-25得票数 6
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我有一个一般的实矩阵(即不对称或Hermitian等)，我想在Julia中找到它的右特征向量和相应的左特征向量。 Julia的eigen函数只返回右特征向量。我可以通过执行以下操作找到左特征向量 eigen(copy(M')) 但这需要复制整个矩阵并再次执行特征分解，并且不能保证特征向量将处于相同的顺序。( copy是必需的，因为对于Adjoint类型的矩阵没有eigen方法。) 在Python语言中，我们有scipy.linalg.eigs，它可以在一次遍历中同时计算左和右特征向量，这更高效，并保证它们的顺序相同。朱莉娅身上也有类似的东西吗？
浏览 60提问于2019-05-20得票数 3
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我在想，是否还有其他人知道其他方法来度量图中某些节点的重要性，在一般情况下和在boost图库中。
这些是我已经拥有的。
度中心性
亲密中心性
平均路径长度
聚类系数
谢谢。
浏览 3提问于2014-07-21得票数 1
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特征()和正确的特征向量
、、、
我的问题是：
我试着用R来计算问题。所以我已经在我的控制台中正确地设置了这个问题，然后我试图计算特征向量。
但是，我希望与lambda =1相关联的特征向量是(1,2,1)，而不是我在这里得到的。因此，缩放是正确的(0.4082483实际上是0.8164966的一半)，但我想得到一个一致的结果。
我最初的问题是用R来寻找马尔可夫链的平稳分布，而不是在纸上这样做。所以从概率的角度来看，我的平稳分布是一个向量，其分量之和等于1。为此，我试图改变标度，以得到我定义的“一致结果”。
我怎么能这么做？
浏览 3提问于2020-11-25得票数 1
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clean_train_reviews是list of strings。
每个字符串都是一个回顾，下面是一个示例：
经典战争世界蒂莫西·海因斯娱乐电影显然尽了很大的努力忠实地再现了H·g·威尔斯的经典书海因斯先生成功地观看了电影欣赏事实，标准的好莱坞电影票价每年都来了e g斯皮尔伯格版汤姆克鲁斯最不一样的书显然每个人看起来都不一样，电影影视业评论家们看什么都不一样，其他人认为电影的重要基础，像娱乐一样，从来不同意评论家喜欢的努力，海因斯先生把忠实的H g well经典小说找到娱乐，使容易忽视的评论家，发现缺点。
使用下面初始化的vectorizer，将上面的字符串转换为表单的特征向量：
(
浏览 2提问于2019-10-14得票数 0
1回答
亲和矩阵的谱聚类
、、、
我正在尝试进行光谱聚类。
我有对称亲和矩阵的特征向量，我必须找到
(摘自一篇论文)，其中x‘’Mx是簇间得分。
X‘’Mx是否与簇向量相同，因此argmax意味着特征向量的主向量(即具有最高特征值的特征向量)？
如果是这样的话，应该为每个集群计算x*吗？(因为一个向量如何描述所有的簇.)
在代码中(使用OpenCV库)
//a symmetric affinity matrix calculated prior
CvScalar scal;
CvMat* evec = cvCreateMat(src->height,src->heigh
浏览 0提问于2015-06-29得票数 1
2回答
我正在尝试使用python计算一组图像的特征面。
首先，我使用以下命令将每个图像转换为一个向量：
list(map(lambda x:x.flatten(), x))
然后我计算协方差矩阵(从所有数据中去掉均值后)：
# x is a numpy array
x = x - mean_image
cov_matrix = np.cov(x.T)
然后我计算特征值和特征向量：
eigen_values, eigen_vecotrs = np.linalg.eig(cov_matrix)
结果是具有复数的向量，所以我只保留实数部分，以便能够显示它们：
eigen_vectors = np.rea
浏览 23提问于2018-11-12得票数 1
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我正在处理一个项目，其中包括将Matlab代码转换为C/C++。在这里，我必须计算矩阵的特征向量，在Matlab中，这是使用eig函数完成的，而在C++中，我使用的是特征库中的EigenSolver。
问题是某些特征向量(显然是随机的)与等效的Matlab符号相反，这在我的应用中可能是一个问题。
我知道特征向量并不是唯一的，那么有什么方法可以知道哪些特征向量会改变符号，并将其简单地乘以-1？
浏览 3提问于2021-10-10得票数 1
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我需要在sklearn中训练支持向量机分类器。特征向量的维度达到数十万，并且存在数万个这样的特征向量。但是，每个维度可以是0、1或-1。在每个特征向量中，只有大约100个是非零的。有没有有效的方法来给分类器提供关于特征向量的信息？
浏览 1提问于2013-03-01得票数 1
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MATLAB:建立置信域
、、、、
我试图在MATLAB中以一种按补丁的方式执行图像异常检测.对于图像中的每个补丁，我提取一个6x1特征向量g，其中每个组件都是一个指示符。
我必须使用由下面的代码片段定义的置信区域cr (我无法发布图像)，它构建在普通补丁的所有特征向量之上，并用于测试新的补丁。
<a href="https://www.codecogs.com/eqnedit.php?latex=\dpi{100}&space;\mathcal{R}_{\gamma}=\lbrace\phi\in\mathbb{R}^6:&space;\sqrt{(\phi&space;-&s
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
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我有一个顺序数据集，由两种不同类型的事件(例如A和b事件)组成，特征向量具有不同的大小，即所有A事件都用a维特征向量描述，而所有B事件都用b维特征向量描述，a != b。
请注意，这不是关于可变大小的序列(尽管这里也是如此)，而是由可变大小的向量组成的序列。
我的问题是如何在keras中建立一个RNN (LSTM)，以便从这些序列中学习？
我不想将其简化为分别对A和B事件进行两个不同的RNN培训，因为我需要维护事件{A1、A2、B1、A3、B2、.}的顺序性质。
这就好像我需要一个具有条件输入形状的RNN模型，如果x属于A，则为(None，a)，否则为(None，b)。
我想知道backend
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
2回答
大量列的性能下降。火花缭乱
、、、、
我遇到了处理火花宽数据(大约9000列，有时更多)的问题。
任务：
通过groupBy和支点创建宽DF。
将列转换为向量，从pyspark.ml将处理转换为pyspark.ml。
因此，我制作了广泛的框架，尝试用VectorAssembler创建向量，缓存它，并在它上进行KMeans训练。
在我的pc机上，在独立模式下组装大约11分钟，KMeans用2分钟计算7种不同的集群，而框架为500x9000。另一方面，这种处理在熊猫(枢轴df，和迭代7簇)花了不到一分钟。
显然，我理解独立模式和缓存等方面的开销和性能下降，但这确实让我感到沮丧。
有人能解释一下我怎样才能避免这种开销吗？
浏览 1提问于2018-02-20得票数 11
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我通过使用SIFT特征在opencv中实现词袋，以便对特定的数据集进行分类。到目前为止，我已经将描述符聚类并生成词汇表。据我所知，我必须训练SVM ..。但是我有一些问题，我真的对它们感到困惑。主要的问题是实现背后的概念，这些是我的问题：
1-当我提取特征然后创建词汇表时，我是否应该提取所有对象(假设5个对象)的特征并将它们放在一个文件中，这样我就可以将它们都放在一个包含所有单词的词汇表文件中？当我稍后进行分类时，我将如何将它们分开？
2-如何实现SVM？我知道openCV中使用的函数，但是如何使用呢？
3-我可以在MATLAB中做这些工作，我的意思是SVM训练的实现，但是有没有代码可以指导我
浏览 3提问于2012-07-23得票数 20
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请告诉我这是问这个问题的合适地点(或者我的标签是否错了)，或者我是否需要用不同的方式写这个。
在分类降维时，我是否使用训练集中的均值向量来对测试集进行中心化？
我正在使用主成分分析程序来减少训练集的维度。我制造分类器。然后，在对测试集的特征向量进行分类之前，在降维的中心部分，我是使用训练集的相同均值向量，还是取测试集的均值向量并减去测试集，还是取训练和测试集合并的均值向量，从测试集减去？
如果第三种选择，这是否意味着我也应该使用训练和测试集的结合来集中训练集？不，(为了推广到其他测试集)对吗？
另外，即使我很确定答案和上面一样，你能不能告诉我，如果使用训练集的协方差矩阵得到一个特征向量矩阵，并
浏览 0提问于2020-03-23得票数 1
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我做了一个奇怪的观察，我在问自己是否有人有解释。
假设我们有PointCloud，例如一个完美的圆柱体。这个圆柱体不知何故被放置在太空中旋转。对于这个圆柱体，我们用主成分分析来计算它的质心和特征向量。
现在我可以把它描述为形式的仿射变换：
Eigen::Affine3d pose;
pose.translation << centroid[0], centroid[1], centroid[2];
pose.linear() = evecs;
现在让我们假设我想要将对象转换成明确、规范的姿态，然后我将执行以下操作：
obj.transform(obj.getPose().inver
浏览 4提问于2016-01-13得票数 0
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我有一个m*n维数的矩阵M。M包含n个数据，每个数据都有m维，且m比n大。
现在我的问题是，如何计算PCA of M，使用OpenCV中的SVD来保持总负载或能量的99%<code>E 213</code>的特征向量，步骤或步骤是什么？
浏览 2提问于2013-04-18得票数 2
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假设我有以下特征向量：
训练向量：
第1类: 3、5、4、2、0、3、2、33、50、44、22、0、33、20
第2类: 1、2、3、1、0、0、4、11、22、33、11、0、0、44
测试向量：
第1类: 330,550,440,220，0,330,200
第2类: 110、220、333、111、0、0、444
我使用SVM，它从训练向量中学习，然后对测试样本进行分类。
正如您所看到的，特征向量有非常不同的维度:训练集特征是非常低的值数，而测试集向量是非常高的值数。
我的问题是，从这些特征向量中学习SVM是否令人困惑？
当然，当我进行向量缩放时，差异仍然存在：
例如，在将standar
浏览 2提问于2016-04-23得票数 0
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我试图计算数据集的PCA负载。我读到的越多，我就越困惑，因为“加载”在许多地方的用法不同。
我在python中使用进行PCA分析，并使用R(使用和库)，因为它提供了简单的可视化技术。以下是我的理解：
pca.components_给出了本征向量。它们给了我们最大的变化方向。
pca.explained_variance_给出了与本征向量相关联的特征值。
特征向量*sqrt(特征值)=加载，它告诉我们主成分(Pc)是如何加载变量的。
现在，我感到困惑的是：
许多论坛说，本征向量是加载。然后，当我们把特征向量乘以sqrt(特征值)时，我们就得到了关联的强度。其他人说特征向量
浏览 4提问于2021-05-08得票数 0
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我使用numpy中的linalg来计算带符号实数的矩阵的特征值和特征向量。我已经阅读了，但仍然没有掌握特征向量的归一化。下面是一个直接来自的示例
import numpy as np
from numpy import linalg as la
a = np.matrix([[2, 1], [1, 2]], dtype=np.float)
eigh_vals, eigh_vects = np.linalg.eig(a)
print 'eigen_values='
print eigh_vals
print '
浏览 0提问于2017-12-14得票数 2
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我想计算python中二阶导数矩阵的特征向量。根据数学，第一个向量应该等于0到pi之间的sin-函数，第二个等于0到2*pi之间的sin函数。因此，我的代码看起来就像
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import sparse
import scipy.integrate as integrate
import scipy.special as special
import scipy
def create_second_deriv(size, h):
delta_matrix_2_
浏览 2提问于2017-03-27得票数 1
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在一个简单的例子中，我试图学习如何使用numpy来确定特征向量和值，但是结果看起来不正确。这是我的代码：
import numpy as np
import numpy.linalg as la
# create the matrix
matrix = np.array([[-2, 1, 0], [1, -2, 1], [0, 1, -2]])
print("Matrix:\n", matrix)
# calculate the eigenvalues and vectors
vals, vecs = np.linalg.eigh(matrix)
# print the
浏览 0提问于2018-01-28得票数 1
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我试图了解线性分类支持向量机是如何工作的(如用于的支持向量机)。我觉得我错过了一个重要的部分，恐怕我找不到一个清晰的描述来更好地理解它。我知道有现成的实现，到最后我可能会使用其中的一个，但我想了解我在做什么。
据我所知，支持向量机使用许多特征向量和正确的分类进行训练。经过训练后，支持向量机被完全定义为一组超平面(维数是特征向量的长度)，通常是很小的数目。我希望(天真地？)我训练的支持向量机是这样的：
ax >=b: 0
ax < b: 1
其中x是特征向量，ax = b是超平面。在这里我遇到了问题，因为：
我不明白在中，他们怎么会得到一个经过训练的支持向量机，这个值是1.7GB
浏览 9提问于2015-06-21得票数 0
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我想找到稠密复矩阵A的特征向量分解
A = V.diag(lambda).V^-1
我只需要少量的特征向量来根据我的需要准确地再现矩阵，但是我需要对特征值执行一些非平凡的过滤，以确定要包括哪些特征向量。对于我的问题，不适合使用奇异值分解，因为特征值/特征向量是我想要处理的物理上有意义的结果。
我使用的是scipy.linalg.eig，它只是对lapack的ZGEEV例程的一个方便的包装器。从数学上讲，V^-1应该可以从左特征向量的适当缩放版本中获得。我原本期望这比求右特征向量的矩阵V求逆更有效、更稳定。
然而，当我比较这两种方法时，似乎在分解矩阵中使用两个左特征向量比使用反转的右特征向量的准
浏览 1提问于2012-07-12得票数 2
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我有一个包含18个样本的数据矩阵，每个样本有12个变量，D(18,12)。我对数据进行了k-means聚类，得到了3个簇。我想在2维上可视化这个数据，具体地说，沿着对应于特定矩阵B的最大特征值的2个特征向量。因此，我创建了由对应于最大两个特征值的两个特征向量所跨越的平面：
[V,EA]=eig(B);
e1=V(:,11);
e2=V(:,12);
for i=1:12
E(i,1)=e1(i);
E(i,2)=e2(i);
end
Eproj=E*E';
其中e1和e2是特征向量，E是包含这些列向量的矩阵。在这一点上，我有点卡住了。我认识到e1和e2在这个12维空间中
浏览 1提问于2014-05-31得票数 1
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如何在MuPAD中计算特征向量
、、、、
我正在使用Mupad计算机代数系统，试图计算一个称为A的3X3矩阵的特征向量。 A := matrix([[3, 2, 1], [1, 3, 2], [0, 2, 6]]); 似乎有两种方法可以做到这一点。 其中一个使用线性代数包来计算它： export(linalg);
float(eigenvectors(A)); 而另一个是用数字计算的： numeric::eigenvectors(A) 我不会发布这些操作的结果，因为输出一次运行一行。 我的问题是，使用这两种方法似乎都不能清晰地输出实际的特征向量，并且当我将结果与在线计算器(如here和here )进行比较时，MuPAD答案并不等同于
浏览 32提问于2019-09-29得票数 0
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