問題タブ [eigenvalue]

eigen()任意の行列の固有値と固有ベクトルを計算するような関数を書きたいです。固有値の計算のために次のコードを書きましたが、結果の線形方程式を解く関数またはメソッドが必要です。

det(x)=0の値を見つけるには、多項式の線形方程式を解く必要がありますlambda。何か方法はありますか？

PCA を行うには、matlab の princomp 関数を使用します。私の理解では、潜在をチェックして、必要な次元の数を決定できました。

そして、trainMatrix = coeff(:,1:10) (上位 10 次元を選択) と newData = data*trainMatrix を使用することで、削減されたデータを取得できました。

しかし、どの次元が削減され、どの 10 次元が残っているかをどのように把握できますか?

つまり、30 個の機能がある場合、princomp の後で、どの 10 個の機能 (元のデータの列インデックス) を予約したかがわかりますか?

ありがとう。

を使用して対数尤度を推定していますoptim()。固有値に問題があり、有効なヘッセ行列を見つけることができないため、標準誤差を計算できません。

私が受け取る「警告」メッセージは次のとおりです。

誰かが問題を見つけるのを手伝ってくれますか?

これが私のコードです：

私はRの初心者で、正方行列100x100を持っています。この行列の最大の固有値を見つけたいです。私は試した

しかし、それは書いています

固有値を見つける関数、またはRで最大の固有値を見つける関数を知っている人はいますか?

100x100 の行列があり、それが最大の固有値であることがわかりました。次に、この固有値に対応する固有ベクトルを見つける必要があります。これどうやってするの？

800x800 の特異 (共分散) 行列があり、この固有値に対応する最大の固有値と固有ベクトルを見つけたいと考えています。Rでそれが可能かどうか知っている人はいますか?

行列 double[800][800] があり、この行列の最大固有値と対応する固有ベクトルを見つける必要があります。私が見つけたように、行列が特異に近く、標準関数が役に立たないため、累乗反復法が私にとって最良の方法です。累乗反復法のこのアプリケーションの作業コードを知っている人はいますか?

Canonicalコレスポンデンス分析（ccaパッケージade4）を実行するには、正定分散行列が必要です。（理論的には常にそうです）しかし：

最後の固有値は-1.377693e-09で、これは < 0 です。しかし、理論値は > 0
です。固有値の 1 つが < 0 の場合、関数を実行できません

関数 cca() のコードを変更せずにこれを修正する方法が本当にわかりません

手伝ってくれてありがとう