在Matlab和OpenCV中计算SVD得到不同的结果
我想知道为什么在Matlab和OpenCV中计算SVD时结果存在符号差异。我输入的是同一矩阵。 3.65E+06 -2.09E+06 0 YY = -2.09E+06 2.45E+06 0 0 0 ...
scikit-learn中TruncatedSVD的解释方差比率未按降序排列
TruncatedSVD的解释方差比并不像sklearn的PCA那样按降序排列。我查看了源代码，发现它们使用了不同的计算解释方差比的方法： TruncatedSVD：U, Sigma, VT = randomized_svd(X, self.n_components, ...
计算矩阵的零空间
我试图解决类似于Ax=0的一组方程。已知A为一个6x6的矩阵，并且我使用SVD编写了以下代码以获取可行的向量x。答案大致正确，但不够精确，无法满足我的要求。有什么方法可以提高计算精度？将eps降低到1.e-4以下会导致函数失败。from numpy.linalg import * from n...
通过QR分解、SVD（和Cholesky分解？）计算投影/帽子矩阵。
我正在尝试在R中计算一个任意的 N x J 矩阵 S 的投影矩阵 P： P = S (S'S) ^ -1 S' 我一直在尝试使用以下函数执行此操作： P <- function(S){ output <- S %*% solve(t(S) %*% S) %*% t(S)...
拟合点到平面算法，如何解读结果？
更新：我修改了优化、特征值和求解方法以反映更改。现在所有方法都返回“相同”的向量，允许机器精度。但是我仍然被特征值方法难住了。具体来说，我选择特征向量的切片的如何/为什么没有意义。直到正常匹配其他解决方案之前，这只是试错。如果有人可以纠正/解释我真正应该做什么，或者为什么我所做的有效，我将不胜...
Latent semantic analysis中的维度数量如何确定？
最近我一直在研究潜在语义分析。我已经使用Jama包在Java中实现了它。 下面是代码: Matrix vtranspose ; a = new Matrix(termdoc); termdoc = a.getArray(); a = a.transpos...
SVD - 矩阵变换 Python
我尝试在Python中计算SVD以找到光谱中最显著的元素，并创建了一个仅包含最显著部分的矩阵。 在Python中，我有：u,s,v = linalg.svd(Pxx, full_matrices=True) 这将返回3个矩阵; 其中“s”包含与u、v对应的幅度。 为了构建一个新矩阵，其中包...
从本质矩阵中通过SVD提取翻译的正确方法
我已经校准了我的相机并找到了内在参数(K)。此外，我还计算出了基础矩阵(F)。 现在，E= K_T* F * K。目前为止一切顺利。 现在我们将本质矩阵(E)传递给SVD，使用分解值(U、W、V)来提取旋转和平移： essentialMatrix = K.Transpose().Mul...
R中稀疏矩阵的SVD
我在R中有一个稀疏的Matrix，似乎太大了，无法运行as.matrix()（尽管它并不是非常巨大）。问题中的as.matrix()调用位于svd()函数内部，因此我想知道是否有其他实现SVD的方法，而不需要先转换为密集矩阵。