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我了解如何使用WEKA，我首先将arff加载到创建Instances的程序中。然后，这些数据将被提供给已在此数据集上训练的Classifier。现在，我想给它一个没有标签的新测试数据集，并让WEKA API告诉我该实例的标签是什么或可能是什么。这是怎么做到的呢？
浏览 0提问于2012-04-20得票数 0
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在R& MATLAB中，我试图得到完全连通的右随机矩阵的最大特征值。从这个链接：我了解到最大的特征值是1。例如，在R中运行以下代码之后，我们可以看到特征值是"1，0“：
特征(矩阵(rep(0.5，4)，ncol=2))
$values
1 1 0
$vectors
,1
1，0.707107 -0.707107
2，0.707107 0.707107
但是最近，如果我试图得到以下随机矩阵的最大特征值，我发现了一个非常感兴趣的结果：
M=矩阵(c( 0.5，0.995，0.5，0.005)，n=2，nrow=2)；
特征(M)$value
1 1.000 -0.
浏览 2提问于2013-10-13得票数 0
在唇读项目中。对于每个视频，我有一个不相等帧数的数据集，提取了一个特征矩阵，其中行数是帧数，列是提取的特征值。问题是这些视频的帧数并不相等。我需要用线性插值和添加缺失点来使它们相等。
浏览 6提问于2015-03-14得票数 0
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本征惯性张量的主轴形式
、、、
我想要计算惯性张量的主轴形式，它与惯性的变化是一致的。目前，本征输出计算出的特征值(Ia，Ib，Ic)从最小到最大，这就扰乱了x，y，z惯性矩的阶数。这不允许我将特征值直接映射到对角惯性张量。
首先，我有一个多体系统，计算转动惯量Ixx，Iyy，Izz和乘积Ixy，Ixz，Iyz。由此构造了一个3x3惯性矩阵。这个惯性在坐标系A中，可以有非零的非对角线分量.我可以观察到这个惯性矩阵不断变化，这取决于我的身体的运动。
例如，最初计算出的惯性如下所示：
0.25 0 0
0 0.22 0
0 0 0
然后特征值看起来是这样的：
0.02
0.22
0.25
特征向量看起来是这样的：
0 0 1
0
浏览 1提问于2019-01-22得票数 0
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我正在开发一个xamarin android应用程序，以连接到蓝牙低能耗秤。我已经可以连接到这个设备，探索它的服务和特性，但是我在提取它的价值时遇到了一些问题。
该秤实现了蓝牙SIG标准，因此我期望它有一个重量秤服务(org.bluetooth.service.weight_scale)和重量测量特性org.bluetooth.service.weight_scale。显然不是。
通过对设备服务的探索，阅读服务接缝是一种“未知服务”(0000ffe0-0000-1000-8000-00805f9b34fb)，特征接缝是"TI SensorTag Keys Data“(0000ffe1-
浏览 1提问于2019-03-12得票数 1
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我正在尝试计算一个3x3厄米矩阵(名为coh)的特征值和特征向量。这是我使用的matlab代码，
coh = [0.327064707875252 + 0.00000000000000i -0.00770057737827301 + 0.0178948268294334i -0.00368526462214552 - 0.00615056270163515i
-0.00770057737827302 - 0.0178948268294334i 0.0122797042131420 + 0.00000000000000i -0.000822583499745789 + 0.00029
浏览 1提问于2019-10-01得票数 0
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核PCA的Scree图
、、、
我正试图为内核PCA做一个很好的设计。我有78个特征在我的X与247 K样本。我是新的内核主成分分析，但我已经多次使用屏幕绘图为linear PCA。下面的代码为线性主成分分析绘制了屏幕图。我想使用屏幕图来决定在实际安装之前我需要的组件的数量。
pca = PCA().fit(X)
plt.figure()
plt.plot(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_))
plt.xlabel('Number of Principle Components')
plt.ylabel('Variance (%)') #for
浏览 11提问于2022-03-09得票数 0
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主成分和特征值(在PCA中)之间的关系是什么？假设我已经分别计算了图像中两个区域的PCA，根据这两个区域的特征值，我们可以解释什么？
浏览 0提问于2013-10-11得票数 1
我正在尝试使用SelectKBest和chi2 (SelectKBest(chi2，k=5))对分类变量应用特征选择。但获取字符串无法转换为浮点型的值时出错。我知道解决方法是使用pd.get_dummies()将分类变量转换为虚拟变量。但为什么会这样呢？卡方检验是用于两个分类变量的二元分析，那么为什么它不接受分类变量？
浏览 21提问于2019-08-12得票数 2
3回答
我想从系统A中计算出特征向量x，方法是:a x =λx
问题是我不知道如何用SymPy来求解特征值。这是我的密码。我想从矩阵x1和x2中得到一些值
from sympy import *
x1, x2, Lambda = symbols('x1 x2 Lambda')
I = eye(2)
A = Matrix([[0, 2], [1, -3]])
equation = Eq(det(Lambda*I-A), 0)
D = solve(equation)
print([N(element, 4) for element in D]) # Eigenvalus in decima
浏览 5提问于2017-04-28得票数 9
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主成分分析
、、
我必须编写一个分类器(高斯混合模型)，用于人类行为识别。我有4个视频数据集。我选择了其中的3个作为训练集，1个作为测试集。在我将gm模型应用于训练集之前，我会对其运行pca。
pca_coeff=princomp(trainig_data);
score = training_data * pca_coeff;
training_data = score(:,1:min(size(score,2),numDimension));
在测试过程中，我应该怎么做？我是否应该对测试数据执行新的princomp
new_pca_coeff=princomp(testing_data);
score =
浏览 5提问于2012-05-30得票数 5
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我正在使用psych包执行降维。在分析了scree图之后，我决定使用9个最重要的PC( 15个变量中的9个)来构建一个线性模型。我的问题是，如何为我拥有的500个观察值中的每一个提取9个最重要的PC的值？有没有内置的函数，或者我必须使用加载矩阵手动计算它？
浏览 25提问于2021-07-26得票数 0
我正在处理金融/经济数据，以防你想知道下面一些系数的大小。我的一般问题是关于R.中线性随机效应模型输出的参数系数的模拟。我试图用模型系数和R. 中相同模型的方差协方差矩阵生成一个β系数的随机样本。我的问题是:为什么我从mvtnorm{}包中收到关于期望值平方根的误差？我如何处理这个警告/问题？
#Example call: lmer model with random effects by YEAR
#mlm<-lmer(DV~V1+V2+V3+V2*V3+V4+V5+V6+V7+V8+V9+V10+V11+(1|YEAR), data=dat)
#Note: 5 years (5 ra
浏览 4提问于2014-03-17得票数 4
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1回答
奇异值分解与EIG的PCA计算
、、、、
PCA可以使用SVD和EIG来计算，但SVD被认为是更稳定的数值(似乎它更常用于成熟的机器学习项目)。
因此，我需要在内存使用和性能方面对这两种方法进行一些比较，并证明为什么其中一种方法在数值上更稳定。
我在这里介绍了QR方法和Jacobi旋转法来计算奇异值分解，但我不知道它们的性质。
浏览 1提问于2014-06-18得票数 2
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下午好，我正在尝试使用spacy将法语句子从一个列表中提取到另一个包含特定模式的列表中。否定形式“n'/ne +动词/辅助词/+ pas +ADV/ADJ/ROOT/名词”。 我试着写一个小代码来测试一个模式n'/ne + AUX + ADV，但当我使用Spacy时，什么都没有做/打印。所以我犯了一个错误 我不明白为什么，因为我正在学习教程，所以我想检查模式，如果模式出现在句子中，我将其附加到"sent_extract“后面。 import spacy
from spacy.matcher import Matcher
pattern = [{"POS&
浏览 22提问于2020-04-30得票数 0
我只想输出Matlab中的特征向量。使用的代码是
[evec,eval]=eig(A)
怎么做？
我认为Matlab正在调整输出的标度。例如,
A=[-5 -2; -1 -4] has evec1=[1,1/2]=[2,1] and evec2=[1,1]
有办法这样做吗？我喜欢用手检查我做什么。
谢谢，MM，
浏览 1提问于2018-12-08得票数 0
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我已经为我的作业尝试过这段代码，但是我得到了类型错误。
??? Subscript indices must either be real positive integers or logicals.
这是我的密码：
for i = 5:200
eigvecm = eigvecm(:, end:-1:end-(int8(i)-1));
end
请告诉我怎么做这件事？
浏览 1提问于2014-03-04得票数 0
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示例输入文件：
<p class="Head1"><a name="para1">Sections 87-89</a></p>
some text
<p class="Head2"><a name="para2">Sections 90-92</a></p>
some text
<p class="ParaFL"><a name="para3">Some Text1</a&g
浏览 0提问于2016-08-18得票数 0
根据，MATLAB [V,D]=eig(a,b)的等效numpy表达式是V,D = np.linalg.eig(a,b)。
但是当我尝试这个时，我得到了一个错误：
TypeError: eig() takes 1 positional argument but 2 were given
我很困惑，文档中说np.linalg.eig可以有两个论点吗？
奇怪的是，当我查看linalg在的文档时，在“矩阵特征值”的标题下，没有提到linalg.eig有两个参数？
我怎样才能让eig接受两个像MATLAB中的论点？
这在MATLAB中是可行的。
a = diag(ones(3,1));
b = dia
浏览 2提问于2019-01-15得票数 2
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因此，基本上，我有一组与度量类似的许多ML问题相对应的特性。
我想知道的是:我们能把度量的方差和每个特征的变化联系起来吗？
例：
我的特征x，y，z产生一个输出，比如10。当我改变x时，无论我有多大的变化，输出都相对接近10。然而，当我改变y时，输出受到很大的影响。
是否有一种很好的技术能够将x和/或y关联到度量的值？
我主要是在找方向。即技术或相关论文。根据我的经验，我还没有真正遇到过这个问题。我的工具箱里没有很好的解决方案。
谢谢!
浏览 0提问于2019-12-19得票数 2
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尝试用n*100*100对角化三维矩阵K，得到特征值w和特征向量v。矩阵是100*100，但是我想用广播来做，这就是我设置的n数。矩阵不是hermitian的。
w,v=np.linalg.eig(K)
首先，我尝试了n=1000，得到了真实的特征值和特征向量，即xxxxxxxxxe+xx，但是当我尝试n=2000时，w和v的元素显示了xxxxxxxxxe+xx+0.j。由于+0.j的存在，在使用w和v进行进一步计算时给出了复数。
我以为这是因为浮点数计算的算法错误，但为什么呢？
numpy.linalg使用LAPACK吗？这有可能是来自LAPACK的错误吗？
我如何摆脱+0.j？
浏览 0提问于2018-02-08得票数 5
1回答
在我用PCA拟合了一些数据之后：
estimator = PCA(n_components)
estimator.fit(mydat)
我能否获得协方差矩阵的特征值，这些特征值是在内部计算的(哪些IMO等于投影数据的方差)？
浏览 0提问于2017-09-05得票数 1
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两个矩阵中相似特征谱的匹配
、、、、
我有两个矩阵，其中一个矩阵的特征谱部分非常类似于另一个矩阵的特征谱，但我(目前)唯一能够证实这一点的方法是非常不雅观的。
我对任何解决方案都是开放的，但在这里我发现使用MATLAB语法是最容易的:在第一个例子中，我将定义矩阵A和B，这样B的两个特征值也可以在A中找到，而B的对应的两个特征向量也是具有相同特征值的A的特征向量，但如果不使用与A共享特征值的B的特征向量，并“搜索”这些特征向量是否在A中具有相同的特征值，这一点就不明显了。
下面是两个这样的矩阵的示例：A和B
A = diag([1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1]);
B
浏览 5提问于2021-02-01得票数 7
2回答
n维数的梯度下降。
我正在学习向下的坡度，youtube的视频和书籍只显示了一个2d的曲线，当斜率降到曲线的最小时。
我的问题是，当数据集的特性>3时，斜率是否沿着多维曲线下降？
如何在具有多种特征的数据集中看到坡度下降？
浏览 0提问于2020-04-09得票数 0
我有一个厄米矩阵(具体地说，就是一个哈密顿矩阵)。虽然单个特征向量的相位可以是任意的，但我计算的量是物理的(我将代码减少了一点，只保留了可重现的部分)。eig和eigh给出了截然不同的结果。 import numpy as np
import numpy.linalg as nlg
import matplotlib.pyplot as plt
def Ham(Ny, Nx, t, phi):
h = np.zeros((Ny,Ny), dtype=complex)
for ii in range(Ny-1):
h[ii+1,ii] = t
h
浏览 92提问于2021-04-01得票数 0
1回答
在Python中，我通过eig()计算了数据矩阵eig()的特征向量和特征值。我希望找到数据的前2位主组件 (U = u1 u2)。我知道前两个分量是对应于两个最大特征值的两个特征向量，但我不知道如何用手头的数据(特征值、特征向量和X)来计算这些信息。
计算的特征向量和特征值：
Eigenvectors = [[-0.68065502 -0.72805308 -0.08153196]
[-0.71680551 0.68482721 -0.13115467]
[-0.15132287 0.03082853 0.98800
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
1回答
我正在尝试寻找numpy矩阵的顶部k引导特征值(使用python点积表示法)。
L@L + a*Y@Y.T，其中L和Y分别是对称的nxn和nxd矩阵。
根据论文的以下文本，我应该能够用L@(L@v) + a*X@(X.T@v)计算这些前导特征值，其中v是一个任意向量。他们引用的Lanczos论文是。
我知道scipy有scipy.sparse.linalg.eigsh ，从笔记上看它似乎使用了Lanczos算法--但我不知道是否可以在我的特定用例中使用sparse.linalg.eigsh。我用谷歌搜索了一下，没有很快找到一个Python实现--有人知道我是否可以使用sparse.linalg
浏览 5提问于2021-04-07得票数 0
1回答
根据前面的例子，名字和姓氏在这个网站上，我试图推进代码一点。所以，我只想为那些性别匹配的人做全名，如果名字被标记为男性，那么姓氏也应该是男性。
错误在最后一行，但是我不确定从性别字表开始的整个部分。见下文
PACKAGE com.test.fullnameannotator;
WORDTABLE firstNames = 'FirstName.csv';
DECLARE Annotation firstName(STRING fnValue, STRING fnGender);
Document{->MARKTABLE(firstName
浏览 1提问于2017-02-12得票数 1
2回答
我有一个对称矩阵，它的元素是，我用MATLAB中的eig(A)函数，给出了特征值和特征向量：
eigvect =
0.1736 0 0.9848
0 -1.0000 0
-0.9848 0 0.1736
eigval =
3.0000 0 0
0 3.0000 0
0 0 9.0000
特征值是正确的，但特征向量不是我所期望的，因为我认为它们中的两个应该相等。MATLAB能正确计算特征向量吗？
浏览 0提问于2011-08-16得票数 0
1回答
我试图理解PCA，但我被困在一个特定的部分。在参考了哈佛数据科学课程后，我在这里查找了它：在details下，然后在first component下面，他们说“第一个加载向量w(1)因此必须满足”，我理解为什么下面这行是真的？
当w是单位向量时，arg max ||w|| =1表示找到求和的最大值。但是我不明白为什么我们想要这样，或者如果我们有一个给定的矩阵X，那么这些值将如何变化，除非我们试图优化每行要点的权重？
或者我们这样做只是为了把它变成罗利商的形式，这样我们就可以使用特征值来找到与矩阵相关的最大特征向量？(它也是最大的向量)
为什么我们首先想要最大的向量呢？在我们的变换轴上，我们是否
浏览 1提问于2015-07-15得票数 0
1回答
给本征向量排序是什么意思？
、、、、
我在做一个需要我计算的任务。为了计算特征面，需要计算。
利用函数计算特征值和特征向量。我想我明白什么是特征向量。当图像从一个几何/平面转换到另一个几何/平面时，它们是不改变位置的矢量。因为它们能够唯一地识别图像。特征值对应于每个特征向量，这些特征向量表示特征向量所经历的标量变化。
我不明白的是，的一条声明说：
该函数按升序返回特征值，每个特征值根据其多重性重复。
点菜是怎么回事？文件所指的顺序是什么？
例如：
arr = np.random.uniform(size=(3,3,3))
eigen_val, eigen_vec = np.linalg.eigh(arr)
从我的上述运行返
浏览 0提问于2019-03-22得票数 0
1回答
我只需要找出最小的非零特征值，然后得到相应的特征向量。
你知道还有其他更干净的方法可以得到这个吗？
在当前实现中，显然忽略了eigen()的低索引:(
浏览 4提问于2015-05-15得票数 1
1回答
我需要计算一些矩阵的幂，然后得到它的特征向量。我知道有方法pow()，但我不清楚如何使用它。
现在，我的代码是：
Eigen::Matrix3d mat2 = mat1.pow(0.5);
return getEigenvalues(mat2);
方法getEigenvalues()采用特征：：矩阵类型，这不是pow()返回的内容。
浏览 3提问于2016-04-15得票数 4
这是Matlab代码，它返回V中的特征向量和D中的特征值。假设C是9*9矩阵，那么V是9*9矩阵，D是9*9对角线。矩阵。
[V,D] = eig(C);
我想要在Python中做同样的事情，并且顺序与Matlab相同。我使用的是以下代码：
[V1, D] = np.linalg.eig(C)
V = np.zeros((9,9))
for i in range(9):
V[i][i] = V1[i]
(假设V在for循环中)
这段代码给出了V1中的特征值和D中的特征向量。我将V1改为V，得到了一个对角的9*9矩阵。
但问题是，我希望特征值和向量的顺序与Matlab相同，这在
浏览 51提问于2018-07-23得票数 -1
考虑到下面输入的numpy 2d数组A，它可以通过通过文件hill_mat.npy检索，如果我只能使用像这样的迭代求解器来计算它的特征值的子集，那就太好了。
首先，有一点背景。该矩阵A由尺寸N的二次特征值问题导出，该问题已被线性化为双尺度2*N的等价特征值问题。A具有以下结构(蓝色为零)：
plt.imshow(np.where(A > 1e-15,1.,0), interpolation='None')
以及以下特点：
A shape = (748, 748)
A dtype = float64
A sparsity ratio = 77.6484171694
浏览 10提问于2021-03-17得票数 1
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我需要按特征值大小的降序对特征值-特征向量对进行排序，在调用.sort()函数时，有时(~1/3的时间)会出现以下错误：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
在eigenPairs.sort()调用中，生成错误的代码是这样的：
eigenPairs = [] # list of tuples of (eigenVal, eigenVect)
for i in range(len(eigenVals)):
eigen
浏览 0提问于2016-04-07得票数 0
1回答
特征值和特征向量的有效排序方法
、、、、
我用本征元来求解对称矩阵m,的特征系统，给出了如下例子：
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Eigenvalues>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main()
{
Matrix3f m(3,3);
EigenSolver<Matrix3f> es;
m(0,0) = -0.386087;
m(1,1) = -0.390147;
m(2,2) = 0.776234;
m(0,
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
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我正在寻求解决一种类型的问题：Aw = xBw，其中x是标量(特征值)，w是特征向量，A和B是对称的等维平方数矩阵。如果A和B为d x d，我应该能够找到d x/w对。我该如何在numpy中解决这个问题？我在Scipy文档中查找，但没有找到任何我想要的东西。
浏览 2提问于2014-07-15得票数 9
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您是否知道任何python库或脚本返回两个图像之间的相似性百分比?(如果您建议一个模块，请说明做这项工作的功能)。
我想写一个脚本，像谷歌图像搜索，得到一个图像，并搜索类似的图片。
谢谢!
浏览 5提问于2013-07-26得票数 2
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1回答
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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2回答
如何使用QR方法计算特征值？
、、、、
如何使用Apache Commons Math获得矩阵的特征值？我知道有两个类EigenDecomposition和QRDecomposition，但是如何组合它们来获得特征值呢？
浏览 9提问于2014-11-16得票数 0
1回答
我有一个矩阵的形式，比如说e^(Ax)，其中A是一个方阵。如何将它从一个给定值a集成到另一个值b，这样输出就是一个相应的数组？
浏览 3提问于2013-02-16得票数 1
当我使用hermitian矩阵的线性代数模计算矩阵对数时，它输出的矩阵不是hermitian矩阵。我首先使用以下方法定义一个向量：
n = np.random.uniform(size = 3) + 1j*np.random.uniform(size = 3)
然后我定义了各自的hermitian矩阵：
N = np.outer(n,n.conj())
但是，linalg.logm(N)不返回hermitian矩阵。为什么会发生这种情况？
浏览 1提问于2013-04-13得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一张1024x704x256的图像，我已经将它重新组织成一个2D矩阵。每行代表一个能量通道，每列代表一个像素。我正在执行PCA以减少代码中的波段数：
A=A-repmat(mean(A,2),1,size(A,2));
[V, D] = eig(cov(A'));
Evalues = diag(D);
pc = V * A;
其中A=mean调整了2D数据集、特征向量的V=matrix和特征值的D=matrix。
我的问题是，V和D的输出(使用eigs或eig)自动按升序排列。我以前在较小的数据集上使用这些函数时没有遇到过这个问题。我需要知道哪些向量/值对对应于矩阵
浏览 0提问于2012-08-11得票数 0
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我有一个具有特征值的对角线矩阵，例如1，2和3。我用一些噪声干扰它的值，但它小到足以改变序列。当我得到这个矩阵的特征值时，它们是1,2,3在50%的情况下，1,3,2在另外的50%。当我在没有噪音的情况下做同样的事情时，顺序总是1,2,3。
我使用以下方法获得特征值：
matrix.eigenvalues().real();
或使用：
Eigen::EigenSolver<Eigen::Matrix3d> es(matrix, false);
es.eigenvalues().real();
结果是一样的。有什么办法解决吗？
浏览 4提问于2016-09-28得票数 3
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我想知道是否有一种方法可以从一个素食者cca对象中提取类似于metaMDS“压力”值的东西？我试过goodness.cca函数和它的亲属
()
他们告诉我每个样本的统计数据，但我感兴趣的是将多维系统简化为二维(如果存在这样的情况，因为它使用不同的计算方法)。如果可能的话，我想继续吃纯素，尽管我在这里发现了这个链接：
()
非常感谢
RJ
浏览 0提问于2018-02-09得票数 0
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1回答
本文尝试用QR迭代法求解特征值和特征向量，代码非常简单。但是，与linalg.eigs的答案相比，QR迭代的答案总是有一些相反的或不正确的值。
import numpy as np
import scipy.linalg as linalg
def qr_iteration(A):
for i in range(100):
Q, R = linalg.qr(A)
A = np.dot(R, Q)
return np.diag(R), Q
a, b = linalg.eig(A)
c, d = qr_iteration(A)
print(a) # [
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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我有任意点(X，Y)，其中有两个对应的特征值。
我已决定将特征值分为三类，即：
均>0
均<0
要么一个=0
1特征值>0，2特征值<0
我想把它画出来，用不同的颜色对X平面上的每个点(X，Y)进行颜色编码。
我用过图像，但它没有显示X-Y平面.
这是我想要得到的一个草图，其中的颜色编码表示为特定的特征值(X，Y)获得的特征值的情况。
附注：对不起，应该还有一个例子，即一个特征值>0，第二个特征值<0。
有人能告诉我在哪里能读到更多这方面的信息吗？
编辑:这是我的代码。
vecStor是存储每一行特征值的2xn矩阵。
%e.g
浏览 2提问于2014-08-28得票数 2
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我现在正在尝试一些PCA的东西，但对我来说，了解每个特征值的特征对我来说是非常重要的。
numpy.linalg.eig给了我们已经排序的对角矩阵，但我想要这个矩阵，它们在原始位置。有人知道我是怎么做到的吗？
浏览 0提问于2011-06-03得票数 1
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