f**w
发帖数: 4 | 1 投诉人：FFWW
投诉对象：eigen
投诉目标：
1、公正制版，封掉wuxinglu；并要求eigen对最后一次删帖行为道歉
投诉理由：
1、我上周在chinanews回一帖，缘于以前见到一事实，并无任何伪造事实或者攻击他人
行为，被wuxinglu无端造谣诬陷为网评员，与wuxinglu互骂，eigen明显偏袒对方。
2、有网友说eigen是轮子，因为心里不忿，发帖说eigen是轮子。eigen封我16天，这个
没有意见。但是其对始作俑着wuxinglu未做任何处理，其原因是我没有投诉wuxinglu，
所以不给处理。攻击了他，所以封16天。对这一点，我没有意见。
3、今日wuxinglu用一马甲horseback用站内短信对我进行辱骂。询问了这里的版主，不
能处理。遂注册一ID，在chinanews发一帖如下：
标题： wuxinglu
内容： 你有种造谣，有种在这里装纯混饭票（针对当时wuxinglu对我的诬蔑），
为什么又鬼鬼祟祟用马甲给我发短信？难道你只会做这种有爹生没娘教的事情么？
根据wuxinglu的做法，我并不认为我发这片文章有何不妥；在版主对他这种 |
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o****o
发帖数: 8077 | 2 To obtain Eigen Decomposition from PCA, you need to observe the relationship below:
eigen decomposition of square matrix obtains the same eigen vector matrix as in PCA (the V matrix)
and Eigen values are those satisfy: AV=A[v1, v2...vk]=[\lambda1, \lambda2...\lambda_k].*V
so that you can first use PROC PRINCOMP NOINT COV outstat=_V(where=(_TYPE_='USCORE'))
then conduct matrix multiplication of A%*%V=\Omega
load \Omega and V into a data set, divid each element of \Omega by corresponding element i |
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e******o
发帖数: 45 | 3 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: elcamino (real), 信区: Mathematics
标 题: a question on matrix eigen values.
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Dec 28 20:14:42 2005), 站内
发信人: elcamino (real), 信区: EE
标 题: a question on matrix eigen values.
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Dec 28 20:10:26 2005), 转信
suppose I have a positive definite matrix A.
A is known, fixed.
can I write the
minimum eigen value of A
in a closed form, or approximately so?
thanks a lot. |
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g**a
发帖数: 2129 | 4 better use correlation matrix instead of covariance matrix. Call eigen() in
SAS to get eigen value and eigen vector. |
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p********0
发帖数: 186 | 5 Hi,
I have 300 observation of two diemensional data, X1(a1, b1), X2(a2, b2), ...
X3(a3, b3).
how do I use the PCA analysis to get the eigen vector and eigen value?
Do I need to get covariance matrix first? E(a) = Average(a) and E(b) =
average(b).
All the E(X1) = E(X2) = ... = E(Xn)???
How do I get Covariance Matrix Cov(Xi, Xj) |
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c*********e
发帖数: 774 | 6 【 以下文字转载自 board 讨论区 】
发信人: classicfree (free), 信区: board
标 题: eigen同志治版无方
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Aug 21 23:34:04 2007)
eigen同志治版无方，看看最近南京梦魇，本来最先在chinanews贴的，也是chinanews
的绝好题材，结果根本无法展开讨论。
最后移师ebiz，几百人捐款，几十万次点击，各个学校转贴，如果不是ebiz，mitbbs将
错失机会。套用约瑟夫博士那句话，ebiz come to the rescue。 |
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g*u
发帖数: 190 | 7 请问怎样打印下面两条：
1. Eigenfactor Score and 5-Year Impact Factors of the top journals in which
I have published my
articles among all 8336 journals from Thomson Scientific ISI Journal
Citation Report
2. Eigenfactor Score and 5-Year Impact Factors of the journals in which I
have published my
articles and their total cites ranking in their fields
第一条，有8336个journal, 所以根据eigen factor 排序，然后只打印发表杂志所在的
页吗？第二条，同样只是把所在领域杂志根据total cites 排序，然后打印发表杂志所
在的页。
以NUCLEIC ACIDS RES 为例，如下两图： |
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s**********g
发帖数: 314 | 8 或者其他现成的library的code?
我的情况比较麻烦. matrix是sigular的, 就是说没有n个eigen value, 要下面的输出:
| U1 | | P | | U1 | -1
| | | | | |
A = | | * | | * | |
| | | | | |
| U2 | | 0 | | U2 | |
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n****8
发帖数: 37 | 9 principal component analysis里，如何测试某两个eigen value是相同的 vs 不同的
？或者是某一个和其他所有都不同？
或者有什么paper、书？
谢谢！ |
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y*********4
发帖数: 76 | 10 。。。难道不是直接把EIGEN VALUE算出来就可以了么。。。不就是求特征值么。。。 |
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w******k
发帖数: 54 | 12 投诉中国新闻版主eigan
投诉人：wooklank
投诉对象：eigen
投诉目标：
1、不以个人倾向制版
2、公平公正，封掉 liuhonda
投诉理由：
此版现在难得看到有质量的讨论。只要有人对政府及中国持正面评论，便有大量ID
一拥而起大量PA，从讨论新闻本身转成对人身的攻击。此版虽已制定版规，但此版
版主对某些特定ID多方包庇，是造成这种局面的重要原因。
证据：
1、根据其制定的版规：
A．1.5.其他侮辱攻击ID的情况，根据尊重受害者感受的原则，一般封1－3天
B. 纯粹讨论ID,不听警告(板规3.5)
既然是"根据尊重受害者感受的原则"，为何我多次强烈抗议强烈投诉却未被"尊重
"？又为何某些只纯粹讨论我个人人身的贴子，会被一再容忍？
2、liuhonda对我多次PA，以此二贴为例：
A、【 在 liuhonda (Facts, please) 的大作中提到: 】
: 再有本事也是MM啊,没有用,呵呵
B、发信人: liuhonda (Facts, please), 信区: ChinaNews
标 题: R |
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c*********e
发帖数: 774 | 13 eigen同志治版无方，看看最近南京梦魇，本来最先在chinanews贴的，也是chinanews
的绝好题材，结果根本无法展开讨论。
最后移师ebiz，几百人捐款，几十万次点击，各个学校转贴，如果不是ebiz，mitbbs将
错失机会。 |
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M*u
发帖数: 146 | 14 1.你看不惯YAZ
2.你受不了eigen
3。你就是anti-斑竹 |
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t********t
发帖数: 13 | 15 投诉人：tinyspirit
投诉对象：eigen, egabbac
投诉标题：
投诉目标：
投诉理由：
昨天几个版上常住ID借山东矿难事件罗列了一个所谓的“网评员”，“人渣”名单。谩骂之声不绝于耳，本人位列其中之首。
荒唐的是本人跟本没有参与所谓矿难的讨论，也没有参与所谓的太湖蓝藻 国内猪肉涨价的讨论。这些ID罗列出的"罪名"根本就是捕风捉影。本人与其他ID一并提出抗议，请版务处理。没想到版务竟草草删贴了事。这无异于替罪犯消灭罪证。更过分的是居然无缘无故封禁我发贴权利而不给任何通知。
本人在此提出强烈抗议，并请站务酌情处理。 |
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P***y
发帖数: 2885 | 16 data matrix ==> covariance Matrix ==> Eigen Decomposition
==> Eigen Vector and Eigen values
Covariance Matrix = Eigen Vector * Eigen Values
Eigen Vecotors are those multivariate directions that data spread along with.
should be covariance matrix bah? |
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w*********m
发帖数: 4740 | 17 Q2, multiscaling problems in data mining
Q3, first do Q2, then compute its eigen values, eigen vectors, and new
coordinates projected to the new eigen vectors by SVD.
if sorted eigen values different, different
else if sorted eigen vectors different, different
else if sorted new coordinates different, different
else same |
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a*******1
发帖数: 1554 | 18 1. public, protected, private的区别？
2. virtual function是什么？
3. 对string，S1=S2+S3+S4+S5+S6有什么不好？
4.如何存储time stamps数据方便查找？
5. eigen value, eigen vector是什么？
6. 什么样的矩阵有eigen value?
7. u是向量a = I+numda*u*u'，求eigen value, eigen vector
8. 扔色子，可以随时停，不停的话就继续，停的话上面多少数字就拿多少钱，问期望
9. Cor(A,B) =alpha, cor(B,C) =alpha, 求Cor(A,C)
10. 给一串数，如何测它们是不是正态分布？不能画图。。。
请问一下电话面试之后一般多久有消息啊？芝加哥的那些trading company。。。。谢
谢。。。 |
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n********e
发帖数: 518 | 19 谢谢您！麻烦您在帮我看看这个问题：
杂志 A 按照 IF 排名能到 5%; 杂志 B 按 IF 排名只到 20%;
杂志 A 按照 EIGEN 排名只能到 20%; 杂志 B 按 EIGEN 排名能到 5%;
我想：能否将 A 按照 IF 排名；而 B 按照 EIGEN 来排啊？这样两个都好看了，
呵呵。这个排名标准必须一致吗，要么按IF排，要么按EIGEN排，只能取其一？？ |
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G*****7
发帖数: 1759 | 20
*blitz++
hardly surprising. they lack sse vectorization.
read the small print. it's single-threaded iirc.
and i guess that's why hi-perf computing is not picking up eigen and why
eigen 311 incorperated an mkl back-end.
not quite. eigen is still popular and suits a huge niche: if you wanna write
expressive linear algebra code with matlab-like syntax and get decent
performance, few is better than eigen. some might find blas-wrapper such as
Armadillo more compelling, performance-wise. |
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a********x
发帖数: 4 | 21 Thanks! arya
But there is still one thing I'm not quite sure about. I know power method
is used to find eigen values/vectors. But here I have pre-selected a
constant vector as my first PC (they are different from the true dominant
eigen value and vector normally). So if I use this 'pseudo' pair eigen value
/vector as if they were the true ones to compute the nondominant eigen
values, would that work? Thanks again |
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g****x
发帖数: 3862 | 22 恭喜！谢谢分享！
你比较了journal impact factor 和你的average yearly citation. 请问你如何解释
impact factor 和eigen score的，怎么不让IO 迷糊？
“然后比较了一下journal impactor和我的3 papers的average yearly citation.证明
我的比journal impactor 和领域都高不少。
2：关于journal impact
IO不承认我发了paper. see my original post. 我从isiknowledge上列出了journal
rank。选了几个不同的catetory.如果一个journal属于多个category，就选最好的。分
impactor 和eigen score列出。因为有的journal impactor排名的。来自isiknowledge.
同时列表
journal title, rank by if, rank by eigen score” |
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n********e
发帖数: 518 | 23 哦！谢谢。我的情况是：
杂志 A 按照 IF 排名能到 5%; 杂志 B 按 IF 排名只到 20%;
杂志 A 按照 EIGEN 排名只能到 20%; 杂志 B 按 EIGEN 排名能到 5%;
我的问题是：能否将 A 按照 IF排名；而 B 按照 EIGEN 来排啊？这样两个都好看了，
呵呵。
请问如何操作可以实现这种效果？？？谢谢！ |
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N******K
发帖数: 10202 | 24 网上搜了搜 没啥合适的库 要么太老了 要么就有大坑 这些库都不能互联互通
所以自己搞一个库 有什么问题自己清楚
本库的目标是
(1)实现新的图像分析算法
(2)充分利用已有的算法：把本库作为一个接口 调用其他各个c++矩阵库和图像算法库
实现步骤：
一维数组是基础 对应的是内存的连续线性存储
数组的一个元素可是一个double也可以是一个double裸数组
然后二维 也就是矩阵 各个元素线性映射(存储)到一维数组
矩阵每一个元素是一个double， float 或 int
不仅仅是存储 而且是有线性计算 定义+ - * /
复杂的运算可以调用eigen或者其他c++库
然后三维 是图像 各个元素线性映射(存储)到一位数组
图像的一个元素(像素)可是一个double也可以是一个double裸数组 或者float int8 等
图像主要实现的是各种计算 比如滤波器
打算一直造到4维数组 图像序列
这个目前要用于存数据 还没想好相关计算
不定义 像素这个类：
（1）如果一个像素是是3double x 3double结构(比如tensor) 那么就存为连续9个
double
定义像... 阅读全帖 |
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b*********h
发帖数: 46 | 26 希望可以在这里找到提示。我有一个大型非对称sparse matrix，
可以计算其最大的若干个eigen value／vector，希望用这些结果
构造一个low rank的sparse pseudoinverse，想知道的是，这样
构造出来的和用svd构造出来的pseudoinverse相比有什么问题没
有？主要不想计算svd，感觉应该比eigen value decomposition
难算一些。当然还需要对eigen vector做QR分解，不是很清楚究
竟是否更efficient些，多谢达人指点。 |
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a********x
发帖数: 4 | 27 thanks, randomOracle
I actually tried this. but since x_{1} is not really the eigen vector
associated with the largest eigen value. V = W -\lambda*x_{1}*x_{1}' is no
longer positive definite. In fact, there would be a negative eigen value,
which is quite salient...
but I guess this at least can serve as an ad hoc way to get some out...
Thanks for all your inputs. They are all very helpful |
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R********n
发帖数: 519 | 28 basically, you want find a matrix U, and U is commute with a diagonal matrix
D
(1) if D is proportional to identity matrix, then U can be any one
(2) if not, then not sure, guess U should be diagonal ? (seems so)
----
in general, U should have the same eigen-space with D
(1) if D \prop I, D's eigen-space contains all orthogonal matrices, so U can
be any one
(2) if not, D's eigen-space is I, so U is diagonal |
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y******6
发帖数: 61 | 29 你也说过 U 根 D 只是 eigen space 一样， 可是 这只说明 U的 eigen space 根 I
一样。。。
所以 U is block diag for general case. 比如 D=(1,1,2) , 这个时候， U 只要
满足 [u(1,1),u(1,2), u(2,1), u(2,2)]
是可逆的， u(3,3) 非0 ，然后其他元素都是0 就 ok. 这样 对应于 1的eigen space
是 2-dim 的子空间， 你的错误在于选定了一个特殊的基，其实任何基都ok。本质上只
要能代表这个 subspace 的 grassman manifold 就ok。
matrix
can |
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h******a
发帖数: 198 | 30 来自主题: Statistics版 - 请教PCA R里PCA的命令是princomp(data, cor=TRUE)。cor=TRUE是用correlation matrix来做
PCA。问题是，我用princomp(data, cor=TRUE)$score得到的principal component和自
己算的差的有点远。不知道哪里错了？附件是data
我自己是这样算的：
data是1256 x 8的matrix，一行是一个observation。用eigen()函数算data的
correlation matrix的单位化正交特征向量，每一列是一个特征向量,按特征值大小排
好序。最后用data * eigen，理论上也应该是component。
code:
score<-princomp(data,cor=TRUE)$scores
cor_pca<-cor(data)
score1<-data%*%eigen(cor_pca)$vectors |
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t*****w
发帖数: 254 | 31 When I had my job interview, they always tested my SAS skill.However I use R
all the time. To help your preparation, read my R codes to see how much you
can understand it.
%in%
?keyword
a<-matrix(0,nrow=3,ncol=3,byrow=T)
a1 <- a1/(t(a1)%*%spooled%*%a1)^.5 #standadization in discrim
a1<- a>=2; a[a1]
abline(h = -1:5, v = -2:3, col = "lightgray", lty=3)
abline(h=0, v=0, col = "gray60")
abs(r2[i])>r0
aggregate(iris[,1:4], list(iris$Species), mean)
AND: &; OR: |; NOT: !
anova(lm(data1[,3]~data1[,1... 阅读全帖 |
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P***y
发帖数: 2885 | 32 鳖国的军工应该不需要求矩阵的eigen value & eigen vector
：
：数理化好的人通常是人情世故不练达的腐儒, nerd,或者叫书呆子 |
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t*******r
发帖数: 22634 | 33 老实说俺已经忘了 eigen vector 很多次了。。。
不过现在 eigen vector 都是电算的。。。其实矩阵大了都还是近似值的概念，应用题
也不容易出吧。。。 |
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g*u
发帖数: 190 | 34 我还没有计算eigen factor 排名，这个表中的数据是不正确的，不过根据eigen
factor 他们应该都在top5%之内，总杂志有8336个。 |
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B****n
发帖数: 11290 | 35 "吐露内心的思绪，似乎是作奇异值分解。
了无光线的夜空上，月亮跳出本征值来。"
Single value decomposition 本來就會跳出eigen value阿
而eigen value跳出來的地方正是diagonal matrix對角線的部分
也就是旁邊是一堆啥都沒(都是0)的夜空阿 |
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s**********y
发帖数: 8135 | 36 if it is an eigen operator, what are the eigen states? 董永 and 小阿哥？ |
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b*s
发帖数: 82482 | 37 去问schrodinger去……
if it is an eigen operator, what are the eigen states? 董永 and 小阿哥？ |
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N******K
发帖数: 10202 | 39 别激动 我没说不用你的 eigen
我的库 底层调用的是 armodillo 的一些函数 我不用自己lapack等的接口
最近要用 congjugate 算法 我就把eigen调用就行了
搜一搜我以前的文章 你就知道我搞这个库干啥了
矩阵表达式 我的库完全和matlab一致 方便把研究项目的代码 变为c++的代码 |
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n******7
发帖数: 12463 | 40 eigen我是一直听说，因为不写cpp所以没有关注
不过你到是提醒我了，其实找个java wrapper就好
像eigen就有个jeigen，候选对象更多了，哈哈 |
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w***g
发帖数: 5958 | 41 应该说是有了boost的numpy和python接口更方便了。
C++内部用啥都可以。轮子定了，各种依赖反正也没的选。
比如vcg依赖eigen，所以eigen我也用。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 42 应该说是有了boost的numpy和python接口更方便了。
C++内部用啥都可以。轮子定了，各种依赖反正也没的选。
比如vcg依赖eigen，所以eigen我也用。 |
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N******n
发帖数: 3003 | 44 /Developer/SDKs/MacOSX10.5.sdk/usr/include/architecture/i386/math.h:477:17:
note: 'lroundl' declared here
extern long int lroundl(long double);
^
In file included from ./src/limix/covar/combinators.cpp:15:
In file included from ./src/limix/covar/combinators.h:19:
In file included from src/limix/covar/covariance.h:18:
In file included from src/limix/types.h:18:
In file included from External/Eigen/Dense:1:
In file included from External/Eigen/Core:28:
In file included from /Applic... 阅读全帖 |
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s**********t
发帖数: 680 | 45 The link to the paper is provided for your convenience.
The Molecular quasi-species
Eigen M ; McCaskill J; Schuster P
Advances in Chemical Physics, (1989) Vol. 75, 149-263.
http://www3.interscience.wiley.com/cgi-bin/summary/114181861/SUMMARY
New concepts for dealing with the evolution of nucleic acids.
Eigen M
Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology, Vol. LII. Evolution of
Catalytic function. Cold Spring Harbor Laboratory: Cold Spring Harbor, New
York, USA. 1987. 307-320.
http://symp |
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l*****y
发帖数: 5 | 46 Hello, all,
If I have several positive-definite matrices, which are correlated to
each other somewhat. For each one, I can apply SVD separately for
sure. Now, my question is: if I would like to find a sort of common
eigen basis for all these matrices, applying same idea of SVD, i.e.,
decompose each of these matrices simultaneously on a "common" set of
eigen-basis, can I do that? Is there such algorithm available for
this purpose?
Thanks in advance, |
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r****y
发帖数: 1437 | 47 For both eigen value and SVD, you can iterativelly solve it, get the
first n largest eigen values/singular values and corresponding vectors.
If you use matlab, matlab has available routine for sparse matrices,
you can easily calculate the first-n components you want.
1000000*
最 |
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