求协方差矩阵的特征值
协方差矩阵是描述多个随机变量之间关系的矩阵，它的特征值和特征向量可以提供有关这些变量的重要信息。特征值表示了协方差矩阵在特征向量方向上的变化程度。
在云计算领域中，协方差矩阵的特征值可以应用于多个方面，例如数据分析、机器学习和金融风险管理等。通过计算协方差矩阵的特征值，可以得到数据集中的主要变化方向和重要特征。
腾讯云提供了一系列适用于数据分析和机器学习的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供高性能、高可用的云数据库服务，支持数据存储和查询分析。
- 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了一套完整的机器学习工具和算法库，帮助用户进行模型训练和预测分析。
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通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以方便地进行协方差矩阵的计算和分析，从而获得更深入的数据洞察和业务价值。
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我试图用eig求矩阵的特征值。我用示例数据定义矩阵：23 5 7 14 16但如果我用从协方差矩阵中得到特征值0
浏览 0提问于2018-11-27得票数 3
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如果我理解正确的话，PCA的原理很简单：
第三：在C/C++中有简单的实现吗？
非常感谢。
浏览 6提问于2012-01-03得票数 3
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我正在研究神经网络，为了减少通过文档构造的术语-文档矩阵的维度，以及其中包含tf-idf值的各种术语，我需要应用PCA。像这样的东西设矩阵M是维为NxN的项-文档矩阵</em
浏览 2提问于2012-11-09得票数 1
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根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？从特征向量和特征值的维数来看，我猜它没有计算它们。我说的对吗？
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
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我有一些关于主成分和因子分析的问题。
对于PCA，特征值是从协方差矩阵还是相关矩阵计算出来的重要吗? FA呢?如果我使用协方差或相关矩阵，特征值的结果是否相同
浏览 2提问于2009-12-09得票数 4
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我一直在寻找一种从多元正态分布中取样的方便方法。有人知道有一个现成的代码片段可以这样做吗？对于矩阵/向量，我更喜欢使用或或其他我不熟悉的非凡库，但在必要时可以使用。我也希望这个方法接受非负定协方差矩阵，而不是要求正定(例如Cholesky分解)。这种情况存在于MATLAB、NumPy和其他方面，但我很难找到现成的C/C++解决方案。如果我那样做，就像我应该做的那样
生成n 0-均值、单位方差、独立正常样本(boost将完成此操作
浏览 28提问于2011-05-26得票数 38
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我正在处理一个需要计算样本协方差矩阵的特征值的问题。
问题是，随着时间的推移，数据会发生变化(因此是样本协方差矩阵)，需要重新计算特征值。因为特征值的计算成本很高，所以我们想看看是否有任何方法可以更新现有的估计。(假设数据变化很小)
浏览 2提问于2012-02-29得票数 2
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=新协方差(OrigData)；/*协方差矩阵的特征向量代表*主分量(最大方差方向) */ RealMatrix covarianceMatrix = covariance.getCovarianceMatrix*如果某些特征值的幅度明显大于其他特征值，*则通过将“信息量较低”的特征对删除，将数据集通过PCA降至较小的维子空间*是合理的。**特征向量表示数据的相对基(轴)**从主
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
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抑制可忽略的复杂特征值？
、、、
我正在计算协方差矩阵的特征值，它是实的，对称的，正半定的.因此，特征值和特征向量都应该是实的，但是返回的复值几乎为零虚分量。协方差矩阵太大，不能在这里张贴，但特征值的结果如下向量中最大的虚分量在-9.7557e-16j上可以忽略不计。我认为这里存在一
浏览 0提问于2019-03-21得票数 4
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考虑以下数据集：现在，我们需要计算这些数据的主成分分析。以下是为该数据的协方差矩阵计算的特征值和特征向量：📷📷
现在，当我尝试用手做的时候，我发现特征值是1.28和0.0492 (与上面的解相同)。当然，主成分对应于特征值= 1.28。然而，当我试图求解特征向量时，解是[0]，因为BX=0的增广矩阵是[1 0 0]。那么问题在哪里呢？另外，在计算主成分之后，如何
浏览 0提问于2021-02-27得票数 0
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我有一个大小为10000 x 10000的二维协方差浮点数组，我想通过使用特征libary.For来获得特征值，我需要将二维协方差浮点数组存储到浮点类型的特征矩阵A中，然后使用特征解算器来获得特征值。然而，我在转换协方差数组时遇到了一些问题，float *Covariance[10000][10000];
MatrixXf A = Map<MatrixXf>(Covariance[10000][1
浏览 4提问于2018-04-14得票数 0
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直线投影线性判别分析
、、、、
我有附加的线性判别分析代码，其中涉及两个类-each两个功能。这是非常基础的。然而，
我不知道为什么我的投影线和教程中的不一样。请告诉我哪里是错误的实现，我做了关于pdf附件。
浏览 3提问于2016-03-20得票数 0
我很难解决这个问题:给定n维矩阵的特征值，如何生成相应的协方差矩阵，从而得到这些特征值。阿里
浏览 3提问于2014-02-02得票数 0
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2回答
椭圆的协方差矩阵
、、、、
我很惊讶我没能在网上找到任何有用的东西。a1 = 2*sqrt(e1)其中a1和a2是长轴和短轴，e1和e2是协方差矩阵的特征值。我的问题是:给定图像椭圆的边缘点(xi,yi)，如何才能找到该椭圆的2×2协方差
浏览 6提问于2014-03-03得票数 7
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我的代码遵循PCA算法，以便找到20000 *35矩阵的特征向量和特征值。因此，为了找到特征向量，我需要找到协方差矩阵，在计算中，协方差矩阵的阶数为20000*20000。
我怎么处理这么大的矩阵呢？我的代码使用了OpenCV
浏览 0提问于2013-05-05得票数 0
2回答
在我的Lazarus/Free Pascal应用程序中，我生成了一个大型的多列数值矩阵。我想在这个表上运行一个 (PCA)，但似乎找不到任何可以这样做的包。R语言有一个导出的.dll库，但它返回一个“princomp”类的对象。我不确定我将如何从这个类中提取相关信息(例如转换后的矩阵)，以便在Lazarus/FPC中使用。
浏览 2提问于2011-11-16得票数 1
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3回答
我已经读取了数据框架的传感器数据，使用熊猫read_fwf功能。我需要找到读928991 x 8矩阵的协方差矩阵。最后，我想找出本征向量和特征值，使用主成分分析算法对这个协方差矩阵。
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
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给定维数X的维数D x N，利用QR分解计算C = np.dot(X, X.T)/N的特征值。依据如下：我们期望C的特征值是np.diag(r.T,r)，使用以下方法lambdas2=np.diag(np.dot(r.T, r)) / N
但是，我使用下面的代码在lambdas2中使用的值与lambda1中的值不同。from sklearn.decomposition
浏览 0提问于2019-03-12得票数 1
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