eigenvector

5गर्मी

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मैं OpenCV का उपयोग कर एक चेहरा मान्यता कार्यक्रम प्रोग्रामिंग कर रहा हूँ। जब पैदा Eigenfaces: मैं अज्ञात चेहरों का एक बड़ा डेटाबेस का उपयोग करने की आवश्यकता है? मैं लोगों को मैं अपने सिस्टम को पहचान

5गर्मी

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गणित

का उपयोग कर कंप्यूटिंग eigenvalues के साथ समस्या मूल रूप से मैं मैट्रिक्स के लिए eigenvalues खोजने की कोशिश कर रहा हूँ, और इसमें लगभग 12 घंटे लगते हैं। जब यह खत्म होता है, तो यह कहता है कि यह सभी

14गर्मी

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आर में पहले दो प्रमुख घटकों की गणना करने का सबसे तेज़ तरीका क्या है?

मैं पीसीए करने के लिए आर में princomp का उपयोग कर रहा हूं। मेरा डेटा मैट्रिक्स विशाल है (10 दशमलव x 10K प्रत्येक मान के साथ 4 दशमलव अंक तक)। ज़ीऑन 2.27 गीगाहर्ट्ज प्रोसेसर पर ~ 3.5 घंटे और ~ 6.5 जीबी

11गर्मी

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क्या मैं लैपैक का उपयोग बड़े स्पैस मैट्रिस के ईजिनवेल्स और ईजिनवेक्टरों की गणना के लिए कर सकता हूं?

यदि मेरे पास स्क्वायर मैट्रिक्स था जो 1,000 से 1000 है, तो लैपैक इस मैट्रिक्स के लिए ईजिनवेक्टर और ईजिनवेल्स की गणना कर सकता है? और अगर यह कितना समय लगेगा? इसके अलावा 10,000 से 10,000 मैट्रिक्स या 1,0

17गर्मी

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सी ++ eigenvalue/वेक्टर अपघटन, केवल पहले n वैक्टरों की आवश्यकता है

मेरे पास ~ 3000x3000 कॉन्वर्सिस-समान मैट्रिक्स है जिस पर मैं eigenvalue-eigenvector अपघटन (यह एक ओपनसीवी मैट्रिक्स है) की गणना करता है, और मैं नौकरी पाने के लिए cv::eigen() का उपयोग करता हूं)। हालांकि

5गर्मी

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पाइथन

में छवि के ईगेंवेक्टर की गणना करें मैं एक छवि में 2 डी गाऊशियन फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। शोर बहुत कम है, इसलिए मेरा प्रयास छवि को घुमाने के लिए था कि दो प्रमुख अक्षों में सह-भिन्नता नहीं है, अधिकत

6गर्मी

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मैपिंग सरणी को मौजूदा ईजिन मैट्रिक्स

पर वापस मैप करना चाहते हैं, मैं मौजूदा मैट्रिक्सएक्स संरचना में डबल की सरणी को मैप करना चाहता हूं। अब तक मैंने ईजिन मैट्रिक्स को एक साधारण सरणी में मैप करने में कामयाब रहा है, लेकिन मुझे इसे वापस करने

10गर्मी

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आर में प्रिंसकंप() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें जब कॉन्वर्सिस मैट्रिक्स में शून्य है?

आर में princomp() फ़ंक्शन का उपयोग करते समय, निम्न त्रुटि आई है: "covariance matrix is not non-negative definite"। मुझे लगता है कि यह कुछ मूल्य शून्य (वास्तव में शून्य के करीब है, लेकिन गोलाकार के दौर

5गर्मी

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जीपीयू पर के सबसे बड़े ईजिन मूल्यों की गणना कैसे करें?

मैं वर्णक्रमीय क्लस्टरिंग के लिए समांतर एल्गोरिदम पर काम कर रहा हूं जिसके लिए मुझे के सबसे बड़े ईजिन मूल्यों की गणना करने की आवश्यकता है। मैं मैटलैब के लिए जैकेट प्लगइन का उपयोग कर रहा हूं लेकिन दुख क

10गर्मी

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'eig' और 'eigs' के बीच क्या अंतर है?

मैंने इसके लिए बहुत कुछ खोजा है, लेकिन मुझे दो तरीकों से 'eig' और 'eigs' अलग-अलग तरीके के बारे में कोई जवाब नहीं मिल रहा है। उनसे प्राप्त eigenvalues और eigenvectors के बीच क्या अंतर है?