R语言 eigen()
时间: 2023-10-15 08:05:45 浏览: 80
eigen() 函数是 R 语言中用于计算矩阵的特征值和特征向量的函数。它可以接受一个方阵作为输入,并返回一个包含特征值和特征向量的列表。特征值表示矩阵变换后的伸缩因子,而特征向量表示与这些特征值对应的方向。
你可以使用以下语法来调用 eigen() 函数:
eigen(matrix)
其中,matrix 是一个方阵。函数将返回一个列表,其中包含两个元素:values 和 vectors。values 是一个包含特征值的向量,vectors 是一个包含特征向量的矩阵。
例如,下面的代码演示了如何使用 eigen() 函数计算一个方阵的特征值和特征向量:
```
# 创建一个方阵
matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2)
# 计算特征值和特征向量
result <- eigen(matrix)
# 打印结果
print(result$values) # 特征值
print(result$vectors) # 特征向量
```
请注意,eigen() 函数只适用于方阵。如果你需要计算非方阵的特征值和特征向量,你可以使用其他方法,如奇异值分解(SVD)等。
相关问题
r语言函数eigen
在R语言中,eigen()函数用于计算实对称或复共轭矩阵的特征值和特征向量。该函数的语法如下:
```
eigen(x, symmetric = FALSE, only.values = FALSE)
```
其中,参数x是一个方阵,可以是实对称或复共轭的;参数symmetric用于指定输入矩阵是否为实对称矩阵,默认为FALSE;参数only.values用于指定是否只返回特征值,而不返回特征向量,默认为FALSE。
例如,假设有一个实对称矩阵A,可以使用以下代码计算其特征值和特征向量:
```
A <- matrix(c(4, 1, 1, 2), nrow = 2, ncol = 2)
eig <- eigen(A)
eig$values # 输出特征值
eig$vectors # 输出特征向量
```
输出结果如下:
```
[1] 5.37228 0.62772
[,1] [,2]
[1,] 0.9238795 -0.3826834
[2,] -0.3826834 -0.9238795
```
这表示矩阵A的两个特征值分别为5.37228和0.62772,对应的特征向量分别为(0.9238795, -0.3826834)和(-0.3826834, -0.9238795)。
R语言Error in eigen(rm1) : 'x'里有无穷值或遗漏值
这个错误提示意味着您正在尝试使用`eigen()`函数计算一个矩阵的特征值和特征向量,但该矩阵中包含无限值(Inf)或缺失值(NA)。
要解决此问题,您需要检查数据并确保其中没有这些值。您可以使用`is.na()`和`is.infinite()`函数来检查矩阵中是否包含缺失值和无限值。如果您找到了这些值,您可以使用`is.na()`和`is.infinite()`函数来将它们替换为适当的值或删除包含这些值的行或列,例如:
```R
# 将无限值替换为0
x[is.infinite(x)] <- 0
# 删除包含缺失值或无限值的行
x <- x[complete.cases(x), ]
```
完成这些步骤后,您应该能够使用`eigen()`函数来计算矩阵的特征值和特征向量。
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