MATLAB中eig()是什么函数啊??

MATALB中的eig（A）函数用于求矩阵的特征值和特征向量，常用的调用格式有三种：E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。

（2）eig（A）表示求矩阵A的特征值。MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

eig函数为求方阵的特征值和特征向量的函数，肯定需要方阵是已知的值，不能求未知的方阵。

matlab的eig函数（调用lapack中的dgeev函数中的dtrevc函数）的标准做法是：对qr算法（dhseqr函数）得到的拟上三角矩阵t进行n次回代，求得对应的右特征向量。左特征向量的求法是对t的转置进行n次回代。

eigshow（A），A为2X2矩阵， 分别显示不同的单位向量 X 及经变换后的向量 AX。用鼠标拖动x旋转，可以使x产生一个单位圆，并显示Ax所产生的轨迹。在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)。

eig（A）表示求矩阵A的特征值。所以区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。A表示A的转置矩阵，A*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。

matlab中如何求矩阵的特征值和特征向量

1、可以运用eig函数求特征值和特征向量。E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。[V，D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。

2、在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有5种：E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。[V，D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。

3、首先，我们建立一个我们需要计算特征值和特征向量的方阵。然后就需要用到matlab自带的函数表达式来实现方阵的特征值和特征向量的计算了。格式如下：[V，D]=eig(a)。

4、在matlab中，可以用eig函数计算矩阵的特征值和特征向量。

Python中怎样实现奇异值SVD分解

1、[U，S，V] = svd(A) 执行矩阵 A 的奇异值分解，因此 A = U*S*V。示例：[___] = svd(A，econ) 使用上述任一输出参数组合生成 A 的精简分解。

2、当然svd公式是可逆的，就是分解出来的这三个矩阵还能通过点乘还原原始的矩阵。注意，矩阵s实际上是对角矩阵，还原的时候要使用对角矩阵参与运算。可以看出还原之后的back_M和之前的M矩阵是一样的。

3、可以通过离线训练来弥补。pythonsvd矩阵分解速度慢可以通过离线训练来弥补，SVD奇异值分解分解是机器学习中最重要的矩阵分解方法，能够将一个任意形状的矩阵分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵以及另一个正交矩阵的乘积。

4、奇异值分解(SVD)是一种矩阵因子分解方法。任意一个m*n的矩阵，都可以表示为三个矩阵的乘积(因子分解)的形式，分别是m阶正交矩阵、由降序排列的非负的对角线元素组成的m*n矩阵和n阶正交矩阵，称为该矩阵的奇异值分解。

5、SVD（奇异值分解）Python实现： https：// 矩阵分解为了解决传统协同过滤处理稀疏共现矩阵能力差的问题。使用矩阵分解相比传统协同过滤也提升了泛化性。