Questions tagged «matrix»

矩阵(复数矩阵)是排列成行和列的数字,符号或表达式的矩形阵列。矩阵中的各个项目称为其元素或条目。

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如何生成正行列式的均匀随机正交矩阵?
ppp111−1−1-1det=−1det=−1\det=-1 我们可以通过将正交矩阵的的正负号更改为负号来更改它的任何一列(或更一般地,其任意奇数个列)。detdet\det 我的问题是:鉴于我们会反复生成这样的随机矩阵,如果每次我们选择只恢复特定列的符号(例如,始终为第一个或始终为最后一个),是否会在它们的统一随机性上引入一些偏差?还是我们必须随机选择列以使矩阵表示随机均匀分布的集合?

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生成具有预定稀疏模式的对称正定矩阵
我正在尝试生成相关矩阵 p×pp×pp\times p(对称psd)具有预先指定的稀疏结构(由节点上的图形指定)。图中连接的节点具有相关性,其余全部为0,对角线全部为1。pppρ∼U(0,1)ρ〜ü(0,1个)\rho \sim U(0,1) 我曾尝试多次生成此矩阵,但很少能获得有效的相关矩阵。 有什么方法可以确保相关矩阵whp吗?请注意,我只能具有正相关,因此等不是一个选择。ρ∼U(−1,1)ρ〜ü(-1个,1个)\rho \sim U(-1,1) 任何帮助是极大的赞赏!

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使用矩阵乘法计算二进制数据的Jaccard或其他关联系数
我想知道是否有任何可能的方法可以使用矩阵乘法来计算Jaccard系数。 我用了这段代码 jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) / length(which(x[,i] | x[,j])) jaccard[j,i]=jaccard[i,j] } } 在R中实现这一点是完全可以的。我完成了骰子的相似性,但是被Tanimoto / Jaccard所卡住。有人可以帮忙吗?
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