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eigenvector专题
特征值eigenvalue与特征向量eigenvector
特征值,特征向量概念 在线性代数中,对于一个给定的线性变换A,他的特征向量v经过这个线性变换的作用之后,得到的新向量仍然与原来的 v v v保持在同一条直线上。但长度或方向也许会改变。即: A v Av Av = λ v \lambda v λv 其中 λ \lambda λ为标量,即特征向量的长度在该线性变换下缩放的比例,称为其特征值。 A = [ 1 1 4 − 2 ] , v 1
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PageRank算法与特征向量和特征值(eigenvector和eigenvalue)
1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名,又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。 是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法,自从Google在商业上获得空前的成功后,该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础
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R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)、计算矩阵数据的特征向量(Eigenvector)
R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)、计算矩阵数据的特征向量(Eigenvector) 目录 R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow
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