特征向量

基于特征向量的图像旋转算法

提供了一种利用特征向量实现图像旋转的算法，该算法可应用于多种图像处理场景。

Matlab 3 2024-06-01

MATLAB 特征值分析：计算左右特征向量和参与因子

该 MATLAB 程序提供了一种有效的方法来计算特征值分析中的左右特征向量和参与因子。它可以有效地处理不同规模和复杂度的矩阵，并生成准确可靠的结果。该程序以交互式方式运行，用户可以轻松输入矩阵并获取特征向量和参与因子的计算结果。

Matlab 3 2024-05-31

数值计算中的主特征值与特征向量分析

数值计算中，通过主特征值和特征向量的乘幂法与反乘幂法进行分析。

Matlab 0 2024-08-24

Matlab实现矩阵特征值与特征向量计算方法综述

这篇资源详细介绍了在Matlab中实现矩阵特征值与特征向量计算的多种方法，包括幂法、反幂法、位移反幂法、雅可比方法、豪斯霍尔德方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法以及求根位移QR方法。内容涵盖了实验报告和例题分析，为数值分析和数值代数领域的学习者提供了丰富的学习资料。这些资源不仅全面，而且经过整理和优化，确保能够满足专业学术需求。

Matlab 4 2024-07-20

MATLAB学习求逆矩阵、特征向量和特征值、行列式、秩和转置

MATLAB入门学习内容涵盖了如何使用MATLAB计算矩阵的逆、求解特征向量和特征值、计算行列式的值、确定矩阵的秩以及执行矩阵的转置操作。

Matlab 0 2024-08-10

基于特征向量的动态增量聚类算法研究及设计(2012年)

在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。

数据挖掘 0 2024-08-03

小波特征提取与支持向量机识别的应用优势

随着数据处理技术的进步，小波特征提取和支持向量机在模式识别领域展示出强大的应用潜力。

Matlab 2 2024-07-16

优化特征变换改进粒子群与支持向量机混合的方法探究

探讨了一种改进粒子群优化（PSO）与支持向量机（SVM）混合的特征变换方法，通过线性变换因子加速PSO搜索，结合二进制PSO进行特征选择，从而优化SVM分类器的精度。实验结果显示，该方法在多个数据集上均比传统C-SVM分类更为精确。

数据挖掘 0 2024-08-22

使用灰度共生矩阵（GLCM）进行特征提取及其在支持向量机（SVM）中的应用

灰度共生矩阵（GLCM）是一种有效的特征提取工具，利用哈拉里克特征包括对比度、相关性和能量等信息量度，对图像进行详细分析。结合支持向量机（SVM），可以有效处理图像分类和识别问题。

Matlab 0 2024-09-01

用户特征

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

统计分析 3 2024-05-15