幂法的原理可参考此篇论文:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/hnnydxxb2001Z1023

本文求解的是 3 阶矩阵最大特征值及其特征向量

下面是其 C++ 实现代码:

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<iomanip>
using namespace std; double A[3][3];
double Y[3]={1,1,1};
double X[3]={0,0,0};
int row=0; int col=0;
double max1=0; void open_file()
{
FILE *fp;
fp = fopen("array.txt", "r"); //3*3矩阵由外部读入
if(fp==NULL)
cout<<"File opened failed!"<<endl; for(row=0;row<3;row++)
{
for(col= 0; col < 3; col ++)
fscanf(fp, "%lf,",&A[row][col]);
if(feof(fp)) break;
}
fclose(fp);
} void mult()
{
X[0]=0;X[1]=0;X[2]=0;
for(row=0;row<3;row++)
{
for(col=0;col<3;col++)
X[row] +=A[row][col]*Y[col];
}
} void to1()
{
long double tmp=fabs(X[0]);
for(int i=1;i<3;i++)
{
if(fabs(X[i])>tmp)
tmp=fabs(X[i]);
}
for(int i=0;i<3;i++)
{
Y[i]=X[i]/tmp;
}
max1=tmp;
} int main()
{
cout <<setiosflags(ios::fixed);
open_file();
double ago=max1+100.0;
double feature_vector[3];
int k=1;
while(fabs(max1-ago)>0.000001)
{
ago=max1;
for(int j=0;j<3;j++)
{
feature_vector[j]=Y[j];
}
mult();
to1();
cout<<"k= "<<k<<" ";
for(int i=0;i<3;i++)
cout<<X[i]<<" ";
cout<<endl;
k++;
}
cout<<endl<<"totally run "<<k-1<<" times"<<endl;
cout<<endl<<"the matrix eigenvalue is "<<max1<<endl;
cout<<endl<<"the feature vector is "<<"["<<feature_vector[0]<<" , "<<feature_vector[1]<<" , "<<feature_vector[2]<<"]"<<endl; }

  部分参数可修改用于扩展

[c++] 幂法求特征向量的更多相关文章

  1. [转]PageRank算法

    原文引自: 原文引自: http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 感谢 1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名,又称 ...

  2. Spark2.0机器学习系列之11: 聚类(幂迭代聚类, power iteration clustering, PIC)

    在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:             (1)K-means             (2)Latent Dirichlet all ...

  3. Machine Learning:PageRank算法

    1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名,又称网页级别.Google左側排名或佩奇排名.         在谷歌主导互联网搜索之前, 多数搜索引擎採用的排序方法, 是以被搜索词语在 ...

  4. 我对PageRank的理解及R语言实现

    PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里·佩奇(Larry ...

  5. 【统计学习】主成分分析PCA(Princple Component Analysis)从原理到实现

    [引言]--PCA降维的作用 面对海量的.多维(可能有成百上千维)的数据,我们应该如何高效去除某些维度间相关的信息,保留对我们"有用"的信息,这是个问题. PCA给出了我们一种解决 ...

  6. KMP算法分析

    KMP是一种复杂度较低的字符串比较算法.基本思路是对欲匹配字符串进行预处理,分析当k位匹配时可以后移的位数,所得的数构成该字符串的特征向量. 求特征向量Next int* Next(string p) ...

  7. Machine Learning Algorithms Study Notes(4)—无监督学习(unsupervised learning)

    1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1 ...

  8. 特征值分解与奇异值分解(SVD)

    1.使用QR分解获取特征值和特征向量 将矩阵A进行QR分解,得到正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R.由上可知Ak为相似矩阵,当k增加时,Ak收敛到上三角矩阵,特征值为对角项. 2.奇异值分解(SVD) 其 ...

  9. 初识KMP

    KMP简介 KMP是一种由Knuth(D.E.Knuth).Morris(J.H.Morris)和Pratt(V.R.Pratt)设计的字符串匹配算法.对目标串T[0:n-1]中查找与之匹配的模式串P ...

随机推荐

  1. Codevs 4829 [DP]数字三角形升级版

    4829 [DP]数字三角形升级版 时间限制: 1 s 空间限制: 16000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 从数字三角形的顶部(如图,第一行的5表示行数)到底 ...

  2. HGOI 20190830 题解

    Problem A 钥匙 有$n$个人和$m$个钥匙在数轴上,人的坐标为$a_i$,钥匙的坐标为$b_i$ 而门的坐标为$p$,要让所有人获得一把不同钥匙,并且到达门,最长时间最短是多少. 对于$10 ...

  3. PCI-CAN卡驱动与数据通信调试小记

    以前做项目,不注意记录调试过程中遇到的问题,以后应该注意这一点.今天抽空总结一下PCI-CAN卡驱动与数据通信调试过程中遇到的问题,方便以后回忆和思考. 1. 中断服务之字节流报文组包状态机 这是一个 ...

  4. TCP连接创建与终止

    创建连接:三次握手一句话,”就是客户端发个syn,服务端发个syn+ack,客户端再回个ack“ 终止连接:四次挥手

  5. 学习andriod开发之 异步加载图片(二)--- 使用其他进度条

    大家好 我是akira上一节 我们讲到使用AsyncTask 这个类进行异步的下载 主要是涉及到一些图片的更新 这次我们继续上一个demo的改进 . 不知道你是否发现一个问题 上一节我们遗留了两个bu ...

  6. Gitlab启动、停止、重启(两种启动方式)

    因为Gitlab不是我部署的,是之前总监部署的,服务器突然更新系统了,Git服务器就没有自启··自启··自启······,自己操作启动没有成功,然后网上搜了一下都是这三种启动关闭重启的方式,可是我这里 ...

  7. JS基础_toString()

    当我们直接在页面中打印一个对象时,实际上是输出的对象的toString()方法的返回值 如果我们希望在输出对象时不输出[ object Object ],可以为对象添加一个toString()方法或者 ...

  8. layui表格遇到的小操作

    表头文字显示不全 done:function(res){ tdTitle() }, /*表头文字显示不全*/ function tdTitle(){ $('th').each(function(ind ...

  9. httpClient调用接口的时候,解析返回报文内容

    比如我httpclient调用的接口返回的格式是这样的: 一:data里是个对象 { "code": 200, "message": "执行成功&qu ...

  10. JSP 传统标签extends TagSupport

    1.控制JSP页面某一部分内容是否执行 public int doStartTag() 返回EVAL_BODY_INCLUDE,执行 返回SKIP_BODY,不执行 2.控制整个JSP页面是否执行 p ...