特征维数怎么算
答：求特征子空间的维数公式：D=n(n+1)/2。维度（Dimension），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。特征子空间(characterist...
答：1）先求出矩阵A的特征值λ1,λ2,……,λn 2）对应于每个特征值解方程组|λE-A|=0 3）上面每个方程组的解都是对应特征值的一个特征向量空间,解的维数就是特征空间的维数,解得基就是特征空间的基,8,
答：特征值与特征向量：在处理特定的线性变换时，我们可以寻找变换的特征向量。特征向量往往能够给出变换空间的直观理解，并且它们通常是线性无关的。通过计算特征向量的数量，我们可以得到空间的维数。子空间的维数：有时问题会要求我们求解某个子空间的维数。在这种情况下，我们可以先找出子空间的一组基，然后...
答：1、线性空间的维数：对于给定的线性空间，可以通过求解它的一组基中向量的个数来确定其维数。如果一个线性空间的一组基有n个向量，则该线性空间的维数为n。2、矩阵的秩：对于一个矩阵，可以通过计算其秩来确定其列空间的维数。矩阵的秩是指其列向量组成的向量空间的维数。常用的方法包括高斯消元法、...
答：维数公式有两个，关于子空间：设V_1和V_2都是V的子空间，则dim ( V_1 + V_2 ) = dim V_1 + dim V_2 - dim V_1 ∩ V_2；关于像空间和核空间：设σ是V到U的线性映射，Im σ是σ的像空间，Ker σ是σ的核空间，则dim V= dim Im σ + dim Ker σ。实数维 数轴上两点之间...
答：n－1)/2个，这些矩阵是线性无关的（易证），且每一个反对称阵都可以由线性组合给出，因此这是一个基。由于反对称矩阵满足 aij = - aji，主对角线上元素全是0，所以主对角线以下元素由主对角线以上元素唯一确定，所以维数为 n-1 + n-2 + ...+ 2 + 1 = n(n-1)/2。
答：可以使用size函数查看特征向量的维数。具体步骤如下所示：1、在Matlab中，可以在命令窗口中输入代码size。2、运行后，Matlab会返回一个包含特征向量维数信息的行向量，格式为[m，n]，其中m表示特征向量的行数，即特征数量，n表示特征向量的列数，即特征维数。3、在这个返回结果中，n就是特征向量的维数...
答：0。A的n个特征值的和是tr(ab^T)，其中n-1个加数都是0，另一个就是 tr(ab^T)。所以A的对应于特征值λ1=λ2=-2的全部特征向量为x=k1ξ1+k2ξ2(k1,k2不全为零)，可见，特征值λ=-2的特征向量空间是二维的。注意，特征值在重根时，特征向量空间的维数是特征根的重数。
答：圆形LBP算子 基本的LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子...
答：设3的特征向量(a,b,c)则(1,1,1)(a,b,c)=a+b+c=0，得两个特征向量(1,0,-1),(0,-1,1)。所以p=((1,1,1)'(1,0,-1)'(0,-1,1)')，p-1Ap=A的相似矩阵 所以有 A = Pdiag(6,3,3)P^-1=4,1,1 性质：线性变换的特征向量是指在变换下方向不变，或者简单地乘以一个...
网友评论：
潘滢14798404125：
任意给一个矩阵,特征向量空间的维数和基如何确定? -
29957王阁
：[答案] 设矩阵为A,如下步骤: 1)先求出矩阵A的特征值λ1,λ2,……,λn 2)对应于每个特征值解方程组|λE-A|=0 3)上面每个方程组的解都是对应特征值的一个特征向量空间,解的维数就是特征空间的维数,解得基就是特征空间的基
潘滢14798404125：
如何求矩阵的特征值和特征向量? -
29957王阁
： 1、设x是矩阵A的特征向量,先计算Ax;2、发现得出的向量是x的某个倍数;3、计算出倍数,这个倍数就是要求的特征高核值.求矩阵的全部特征值和特征向量的方法如下:第一步:计算的特征多项式;第二步:求出特征方戚中掘程的全部根,...
潘滢14798404125：
设矩阵a=(122,212,221) ,求它的特征值和特征向量. -
29957王阁
： 把第二,三列加到第一列便可提出λ-5,后面的计算就easy了(后面两列都加上第一列的2倍,得下三角矩阵) 设特征值为λ,则|A-λE|= 2-λ 1 1 1 2-λ 1 1 1 2-λ r1+r2,r1+r3,r3-r2 = 4-λ 4-λ 4-λ 1 2-λ 1 0 λ-1 1-λ r1提取4-λ,r3提取λ-1 = 1 1 1 1 2-λ 1 0 1 ...
潘滢14798404125：
二阶矩阵的特征值和特征向量的求法 -
29957王阁
： ||A-xE|= 2-x 3 2 1-x =(2-x)(1-x)-6 =x^2-3x-4 =(x+1)(x-4) 所以特征值是-1,4 -1对应的特征向量: (A+E)x=0的系数矩阵为 3 3 2 2 基础解系为[-1 1]', 所以-1对应的特征向量为[-1 1]' 对应的特征向量: (A-4E)x=0的系数矩阵为 -2 3 2 -3 基础解系为[...
潘滢14798404125：
求矩阵特征值和特征向量 -
29957王阁
： 如果用笔算的话,算法是这样的:1):求lamda*E-A的行列式,让它等于零,求出lamda的值就是矩阵A的特征值,lamda是个符号,我打不出来就用音译代替吧,A就是你给出的这个矩阵 .2)解一个线性齐次方程,(lamda*E-A)*X=0,这里lamda是个具体的数值,就是第一步里求出的特征值,解出的X是这个特征值对应的特征向量,如果你的特征值是个单根,那它只对应唯一的一个特征向量,如果是重根,那它所对应的特征值个数=A阵的维数-rank(lamda*E-A).这是四阶方阵,笔算可能不容易,你可以尝试用matlab进行计算,就是几个函数的事,去百度一查就有,希望可以帮到你
潘滢14798404125：
PCA分析中,主成分PC1 PC2的值是怎么算出来的? -
29957王阁
： Ok!小神来了! PCA的原理就是维数投影,通俗的说可以把3维或者更高维数投影到2维或者1维坐标上,你说的PC1和PC2,就是他的主元得分,三维的点投影到二维的位置就是主元得分,其次怎么确定投影坐标的维数呢,需要一个累计贡献率去做,比如保证百分之85的信息,再去确定其坐标维数,计算的话,先算协方差,然后确定特征向量和特征值,通过累计贡献率算维数,然后原有数据乘以特征矩阵得到得分值,具体的你可以看看文献内容.手打的不容易哈···
潘滢14798404125：
已知3阶矩阵a的特征值为1,2,2,求R(E - A),R(2E - A)? -
29957王阁
： 3阶矩阵特征值为1,2,2, 所以特征子空间的维数: 属于特征值1的特征子空间V1是1维,属于2的特征子空间V2是2维, 而V1是E-A的解空间,V2是2E-A的解空间; 再由解空间的维数与系数矩阵的秩之和为n; 所以R(E-A)=3-1=2; R(2E-A)=3-2=1.
潘滢14798404125：
如何计算旋转不变lbp特征维数 -
29957王阁
： 圆形LBP算子 基本的LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域,这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要.为了适应不同尺度的纹理特征,并达到灰度和旋转不变性的要求,Ojala等对 LBP 算子进行了改进,将 3*3邻域扩展到任意邻域,并用圆形邻域代替了正方形邻域,改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点.从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子;
潘滢14798404125：
矩阵几何重数怎么算
29957王阁
： 计算矩阵几何重数公式:f=as*c.重数,数学名词,包括几何重数和代数重数.在矩阵运算中,该矩阵有特征值是重根,则该特征值所对应的特征向量所构成空间的维数,称为几何重数.矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中.在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵.矩阵的运算是数值分析领域的重要问题.将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算.对一些应用广泛而形式特殊的矩阵,例如稀疏矩阵和准对角矩阵,有特定的快速运算算法.
潘滢14798404125：
求矩阵的特征值和特征向量. -
29957王阁
： |A-λE| =1-λ 2 32 1-λ 33 3 6-λ r1-r2-1-λ 1+λ 0 2 1-λ 3 3 3 6-λ c2+c1-1-λ 0 0 2 3-λ 3 3 6 6-λ= (-1-λ)[(3-λ)(6-λ)-18]= (-1-λ)[λ^2-9λ]= λ(9-λ)(1+λ) 所以A的特征值为 0, 9, -1 AX = 0 的基础解系为: a1 = (1,1,-1)' 所以,A的属于特征值0的全部特征向量为: ...
