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2024-07-12 12:30:36
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# 使用eigen函数在R语言中进行矩阵计算
## 1. 整体流程
在R语言中，我们可以使用eigen函数来对矩阵进行特征值和特征向量的计算。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 定义一个矩阵 |
| 2 | 使用eigen函数计算特征值和特征向量 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：
原创
2024-06-11 05:17:27
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Eigen介绍及简单使用1 Eigen库官方链接Eigen库介绍2 C++矩阵库 Eigen 简介2.1 Eigen 矩阵定义2.2 Eigen 基础使用2.3 Eigen 特殊矩阵生成2.4 Eigen 矩阵分块2.5 Eigen 矩阵元素交换2.6 Eigen 矩阵转置2.7 Eigen 矩阵乘积2.8 Eigen 矩阵单个元素操作2.9 Eigen 矩阵化简2.10 Eigen 矩阵点乘2
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2024-01-14 18:38:00
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SLAM系列文章之eigen库 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录SLAM系列文章之eigen库前言一、eigen库是什么？二、Eigen使用1.矩阵的声明2.Eigen矩阵的操作三.几何模块总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越
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2023-11-24 09:51:54
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Eigen基础 文章目录Eigen基础1 概览1.1 Eigen是什么1.2 Eigen的优点2 Eigen库的安装2.1 通过源代码2.2 通过包管理器3 基础用法3.1 Matrix类矩阵类的前三个模板参数向量一个特殊值：`Dynamic`构造函数系数访问器逗号初始化固定大小的矩阵和动态大小的矩阵3.2 矩阵和向量运算加法和减法矩阵与标量乘法和除法转置和共轭矩阵与矩阵、矩阵与向量的乘法点积和叉
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2023-12-21 17:46:33
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# R语言中的Eigen值与特征向量
在数据分析与线性代数中，特征值（Eigenvalues）和特征向量（Eigenvectors）是一项非常重要的概念。在R语言中，使用`eigen`函数可以很方便地计算矩阵的特征值与特征向量。本文将引导你从基础知识入手，逐步实现特征值与特征向量的计算。
## 实现流程
为了系统地了解如何在R语言中使用`eigen`，我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
文章目录简介找不到头文件Eigen 中矩阵的定义Eigen 中矩阵的使用方法Eigen 中常用矩阵生成Eigen 中矩阵分块Eigen 中矩阵元素交换Eigen 中矩阵转置Eigen 中矩阵乘积Eigen 中矩阵元素操作Eigen 中矩阵化简Eigen 中矩阵点乘Eigen 中矩阵类型转换Eigen 中求解线性方程组 Ax = bEigen 中矩阵特征值Eigen中Matrix的行优先与列优先Ei
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2024-08-19 18:43:06
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1 #include <Eigen/Dense>
2 // 基本用法
3 // Eigen // Matlab // 注释
4 x.size() // length(x) // 向量的长度
5 C.rows() // size(C,1) // 矩阵的行
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2023-08-02 23:58:43
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1.Eigen简介Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库，可以视为C++封装的MATLAB矩阵包或C++封装的numpy矩阵运算包 。2.模块和头文件Eigen库被分为一个Core模块和其他一些模块，每个模块有一些相应的头文件。 为了便于引用，Dense模块整合了一系列模块；Eigen模块整合了所有模块。一般情况下，include<Eigen/Dense>就够了。2.1
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2023-08-08 08:44:39
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目录1.diag()函数 2.eigen()函数3.svd()函数4.qr()函数 5.dim()函数6.nrow()函数7.ncol()函数8.cbind()函数与rbind()函数 9.as.vector()函数与as.matrix()函数10.solve()函数11.aperm()函数12. apply()函数1.diag()函数（1）作用一：求矩阵对
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2023-05-24 10:51:58
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玩转数据可视化之R语言ggplot2本系列主要介绍R语言ggplot2数据可视化的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?1.ggplot2基础介绍?1.1案例数据说明?1.2 主要组成部分?1.3 颜色、形状、大小和一些其他的美学变量?1.4 主要的集合图形绘制✏️1.4.1 在图形上增加一
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2023-12-26 16:55:08
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在数据分析与建模中，`predict` 函数在 R 语言中被广泛使用，用于基于已训练的模型进行预测。在本篇博客中，我将详细阐述如何在 R 语言中使用 `predict` 函数，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等内容，以帮助你快速上手并解决相关问题。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了一些必要的依赖包。以下是前置依赖的安装步骤，我们需要安装 `care
文章目录1. 属性数据的描述性分析1）属性数据形式的转化2）属性数据的描述性统计图3）属性数据的基本统计量2. 单一属性分类数据1）分类数据的概率检验3. 四格表1）四格表的独立性检验2）四格表的边缘齐性（对称性）检验4. 二维列联表1）二维列联表的独立性检验2）二维列联表的相合性度量和检验3）方表的一致性度量和检验5. 三维列联表1）三维列联表的独立性检验2）三维列联表的相合性检验3）三维列联
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2023-07-11 16:22:50
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一、reshape2包数据：氮肥和磷肥的用量对植物生长的影响将上图数据做成txt文件1.melt() 函数，将宽数据转换为长数据转换NP数据集2.dcast() 函数，将长数据转换为宽数据二、tidyr包处理整洁的数据：每一列代表一个变量
每一行代表一个观测
一个观测值对应的一个变量1.宽数据变为长数据2.长数据变为宽数据三、dplyr包1.filter() 函数，截取满足条件的数据2.disti
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2024-01-17 12:01:21
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自定义函数之位置参数
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2023-05-27 23:05:15
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使用Eigen求解线性方程组一. 矩阵分解：矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular
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2024-06-14 21:29:38
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error_log函数是PHP内置的一个函数，主要是用来写错误日志的函数，我们在多人开发，或者在比较复杂，并且没有单元测试的开发项目中，完全可以使用它来记录我们程序中的错误，特别是数据库查询语句执行的错误。我们来大致了解一下error_log()函数。我们看下手册的解释：error_log(PHP 3, PHP 4, PHP 5)bool error_log ( string message [,
1. read.table()read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
row.names, col.names, as.is = !stringsAsFa
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2023-11-14 10:59:51
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2.5 多维数组和矩阵2.5.1 生成数组或矩阵数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性)，维数向量是一个元素取正整数的向量，其长度是数组的维数，比如维数向量有两个元素时数组为2维数组（矩阵）。维数向量的每一个元素指定了该下标的上界，下标的下界总为11.将向量定义成数组向量只有定义了维数向量（dim属性）后才能被看作是数组> z<-1:12
> dim(z)<-c(3,4
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2024-05-14 17:35:02
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本文对应《R语言实战》第15章：处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述，更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章。 处理缺失值的一般步骤：识别缺失数据；检查导致数据缺失的原因；删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。 缺失数据的分类：完全随机缺失（MCAR）：某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关；随机缺失（
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2023-08-07 22:02:37
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