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uu
- 求解矩阵的特征值和特征向量的C++源代码，经过测试的- Solving the eigenvalues and eigenvectors of C++ source code, tested, and download the compiler can use
eigenvectors-algorithm
- 使用VC++ 幂法求解稀疏矩阵的特征向量和特征值-Eigenvectors and features the use of the power method for solving sparse matrix values
A_subspace_algorithm
- 子空间算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法，信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值噪声方差对应的特征向量组成。子空间算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位-Subspace algorithms is minimized by the corresponding eigenvalues of all the noise variance-covariance matrix of a
md_gen
- 计算马氏距离,datasample是基准总体，行为特征值，列为各样本值，如5x1000,testdata是要进行计算的特征向量,MD为计算出的马氏距离-Mahalanobis distance calculation, datasample benchmark overall behavior eigenvalues, as the value of each sample, such as 5x1000, testdata is necessary to calculate the featu
dbf2
- 针对16阵元的均匀直线阵，使用MVDR算法和DREC两种方法分析方向图性能，DREC法进行特征值分解，大特征值对应的特征向量构成信号子空间。-For 16 array element uniform linear array, eigendecomposed MVDR algorithm using two methods and DREC pattern analysis performance, DREC method, large eigenvalues eigenvectors corr
dgeev
- 很不错的求解特征值和特征向量程序，建议使用-To solve the eigenvalue and eigenvector very good program, it is recommended to use
YCBI
- 雅克比法获取矩阵的特征值，以及特征特征向量的c++源码-Matrix eigenvalues eigenvectors
zhuchengfen
- 返回相关系数矩阵 返回特征值 返回特征向量 贡献率 累计贡献率 主 成分载荷矩阵 -principal components analysis
Mathematical-calculation
- 在Fortran环境下，根据乘幂法计算矩阵的特征值和特征向量-In Fortran environment, computing eigenvalues and eigenvectors according to a power of law
CHENGXU
- MUSIC算法[1] 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列
jdcg
- 采用共轭梯度方法计算大型对称矩阵特征值和特征向量-computes eigenpairs of a square real symmetric matrix or operator
jdqr
- 采用QR分解方法计算矩阵特征值和特征向量-computes a partial Schur decomposition of a square matrix or operator
jdqz
- 采用部分Schur或QZ分解计算矩阵特征值和特征向量-computes a partial generalized Schur decomposition (or QZ decomposition) of a pair of square matrices or operators
jdrpcg
- 基于先验条件和共轭梯度方法计算矩阵特征值和特征向量-computes eigenpairs of a square real symmetric matrix using Jacobi-Davidson with regular preconditioning and CG inner iterations
EIG
- 数值计算中的特征值、特征向量计算，采用matlab代码-eigenvalue computation
PCA_K
- PCA的思想为将图像的协方差矩阵分解，获得分解后的方向向量。然后将数据分别投影到某一个方向上去，获得与原图象近似的图像。当然,与最大特征值所对应的特征向量方向获得最好的图像。因此，PCA方法可以作为降维的一种方法。留下在某些方向较好的图像，而抛弃那些在另外一些方向上不好的图像。-PCA ideas as to decompose the covariance matrix of the image, the direction vector obtained after decompositio
pujulei
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
Eigenvalues-and-eigenvectors
- 矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C++实现（实对称阵）-Eigenvalues and eigenvectors calculate of Jacobi algorithm implemented in C++ (real symmetric matrix)
C8
- 运用Fortran程序实现求解特征值及特征向量问题的 Fortran代码-Using Fortran program implements eigenvalue and eigenvector problem Fortran codes
ZPclustering
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the reprodu