特征值与特征向量

R 数据科学的线性代数

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

动机——人脸识别

R 数据科学的线性代数

矩阵-向量乘法

  • 旋转
  • 反射
  • 放缩
  • 收缩
  • 投影
  • 以上操作的任意组合
R 数据科学的线性代数

数乘

标量 c 与向量 $\vec{x}$ 的数乘记为:

$$c \vec{x}$$

即将 $\vec{x}$ 的每个元素乘以 c。

R 数据科学的线性代数

数乘

print(x)
3 2 3
c <- 4
c*x
12  8 12
R 数据科学的线性代数

用矩阵乘法实现数乘

数乘可由特殊的矩阵乘法复现:

$$c I \vec{x} = c\vec{x}$$

此外,还有许多其他矩阵,在作用于某些向量或向量集合时,也与数乘等效。

这些标量和向量称为特征值与特征向量。

R 数据科学的线性代数

用矩阵乘法实现数乘

print(A)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    0    0
[2,]    0    3    0
[3,]    0    0    3
x <- c(3, 2, 3)
A%*%x
     [,1]
[1,]    9
[2,]    6
[3,]    9
3*x
9 6 9
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Passons à la pratique !

R 数据科学的线性代数

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