我是靠谱客的博主 跳跃冬日,最近开发中收集的这篇文章主要介绍Eigen 特征值,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

void PCA(Matrix<double, Dynamic, Dynamic> X) {
	//动态存储
	Matrix<double, Dynamic, Dynamic> C;
	C = X * X.transpose() / X.cols();
	int row = 2;
	EigenSolver<Matrix<double,Dynamic,Dynamic>> es(C);
	//特征值矩阵
	Matrix<double, Dynamic, Dynamic> D = es.pseudoEigenvalueMatrix();
	//特征向量矩阵
	Matrix<double, Dynamic, Dynamic> V = es.pseudoEigenvectors();
	//降维矩阵,当取前k行且k<n时,实现降维
	Matrix<double, Dynamic, Dynamic> P = V.transpose();
	cout << P*X<< endl;
}

最后

以上就是跳跃冬日为你收集整理的Eigen 特征值的全部内容,希望文章能够帮你解决Eigen 特征值所遇到的程序开发问题。

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