Dan*_*iel 7 c++ matrix eigenvalue eigenvector
我正在编写一个包含很多步骤 (PCA) 的算法,其中两个正在查找给定矩阵的特征值和特征向量。
我不想为它编写整个代码,因为我知道这是一项很长的工作,所以我为此搜索了一些临时代码,但只找到了 1 或 2 个库,起初我不想包含库,但我没有想转移到matlab。
是否有任何算法/教程/代码似乎不太难理解?
如果有人需要这个,我是如何做到的
Eigen::EigenSolver<Eigen::MatrixXf> eigensolver;
eigensolver.compute(covmat);
Eigen::VectorXf eigen_values = eigensolver.eigenvalues().real();
Eigen::MatrixXf eigen_vectors = eigensolver.eigenvectors().real();
std::vector<std::tuple<float, Eigen::VectorXf>> eigen_vectors_and_values;
for(int i=0; i<eigen_values.size(); i++){
std::tuple<float, Eigen::VectorXf> vec_and_val(eigen_values[i], eigen_vectors.row(i));
eigen_vectors_and_values.push_back(vec_and_val);
}
std::sort(eigen_vectors_and_values.begin(), eigen_vectors_and_values.end(),
[&](const std::tuple<float, Eigen::VectorXf>& a, const std::tuple<float, Eigen::VectorXf>& b) -> bool{
return std::get<0>(a) <= std::get<0>(b);
});
int index = 0;
for(auto const vect : eigen_vectors_and_values){
eigen_values(index) = std::get<0>(vect);
eigen_vectors.row(index) = std::get<1>(vect);
index++;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这里covmat在其中要找出特征向量和特征值。此外,我根据降序对它们进行排序,这是我们最常做的。一件重要的事情是,当您选择要使用的特征分解技术时要小心,因为它们的方法不同。您可以在此处找到更多信息 [ https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__Eigenvalues__Module.html ]