R中的特征值分解
Eigenvalue decomposition in R
请问这个简单的问题,但是如何在 R 中进行特征值分解?公式为 A=VDV^(-1),其中 A 是方阵,V 是包含 A 的特征向量的矩阵,D 是包含 A 的不同特征值的对角矩阵。感谢您的帮助。
下面是一个可重现的例子:
##create the matrix
matrixa <- cbind(c(0.589, 0.202),c(0.033, 0.869))
##This is what I tried but it doesn't seem right
(eigen(matrixa)[[2]])*(eigen(matrixa)$values)*(solve(eigen(matrixa)[[2]]))
你可以试试 %*%
+ diag
with(
eigen(matrixa),
vectors %*% diag(values) %*% solve(vectors)
)
这给出了
[,1] [,2]
[1,] 0.589 0.033
[2,] 0.202 0.869
请问这个简单的问题,但是如何在 R 中进行特征值分解?公式为 A=VDV^(-1),其中 A 是方阵,V 是包含 A 的特征向量的矩阵,D 是包含 A 的不同特征值的对角矩阵。感谢您的帮助。
下面是一个可重现的例子:
##create the matrix
matrixa <- cbind(c(0.589, 0.202),c(0.033, 0.869))
##This is what I tried but it doesn't seem right
(eigen(matrixa)[[2]])*(eigen(matrixa)$values)*(solve(eigen(matrixa)[[2]]))
你可以试试 %*%
+ diag
with(
eigen(matrixa),
vectors %*% diag(values) %*% solve(vectors)
)
这给出了
[,1] [,2]
[1,] 0.589 0.033
[2,] 0.202 0.869