SVD::SVD(std::vector<std::vector<double>> arr): { m = arr.size(); n = arr[0].size(); A = arr; ATA_V = matrix_multiply(transpose(A),A); ATA_U = matrix_multiply(A, transpose(A)); // 计算ATA特征值特征向量 eigen(ATA_U, E_U, e_U); eigen(ATA_V, E_V, e_V); } error: expected identifier before '{' token {

这个错误是因为你在SVD类的构造函数的定义中，函数名后面多了一个冒号，导致编译器无法识别该函数。

请将代码改为以下形式：

SVD::SVD(std::vector<std::vector<double>> arr) {     
    m = arr.size();     
    n = arr[0].size();     
    A = arr;     
    ATA_V = matrix_multiply(transpose(A),A);     
    ATA_U = matrix_multiply(A, transpose(A));     
    // 计算ATA特征值特征向量     
    eigen(ATA_U, E_U, e_U);     
    eigen(ATA_V, E_V, e_V); 
}

即去掉冒号后面的大括号，这样就可以解决这个错误了。

相关问题

使用scipy.linalg实现线性代数运算： 给定方阵arr，计算其行列式； 给定方阵arr，计算方阵的逆； 给定方阵arr，计算奇异阵的逆；（若行列式为0，则该计算会引发报错） 给定方阵arr，计算其奇异值分解结果，并将结果进行组合运算还原为原始阵，使用np.allclose()函数进行鉴定。

import numpy as np
from scipy.linalg import det, inv, pinv, svd

# 给定方阵arr，计算其行列式
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
d = det(arr)
print("行列式：", d)

# 给定方阵arr，计算方阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr_inv = inv(arr)
print("逆矩阵：", arr_inv)

# 给定方阵arr，计算奇异阵的逆
arr = np.array([[1, 2], [2, 4]])
arr_pinv = pinv(arr)
print("奇异阵逆矩阵：", arr_pinv)

# 给定方阵arr，计算其奇异值分解结果，并将结果进行组合运算还原为原始阵
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
U, S, Vt = svd(arr)
S = np.diag(S)
arr_reconstruct = U.dot(S).dot(Vt)
print("还原矩阵：", arr_reconstruct)
print("是否相等：", np.allclose(arr, arr_reconstruct))

将一个大小为k*n的二维矩阵进行奇异值分解SVD，得到两个低秩矩阵U和I，其中U的大小为k * r，I的大小为r * n,在代码中将r看成可人为设计的，例如16。并且用这两个矩阵重构原始矩阵： 1. 提供矩阵的奇异值。 2. 将低秩矩阵U中的每一列进行重塑，并显示图像。 3. 提供前20个重构的RGB人脸图像，这些图像对应于重构后的矩阵UI python实现，中文注释

以下是代码实现，注释中有详细解释：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读取图像并转换为numpy数组
img = Image.open('image.jpg')
img_arr = np.array(img)

# 将图像数组转换为二维数组
img_arr_2d = img_arr.reshape(img_arr.shape[0], -1)

# 进行奇异值分解
k = 16
U, s, VT = np.linalg.svd(img_arr_2d)
U_k = U[:, :k]
S_k = np.diag(s[:k])
VT_k = VT[:k, :]
img_arr_2d_reconstructed = U_k @ S_k @ VT_k
# 将重构后的二维数组转换为图像数组
img_reconstructed = img_arr_2d_reconstructed.reshape(img_arr.shape)

# 显示原始图像
plt.imshow(img)
plt.title('Original Image')
plt.show()

# 显示重构后的图像
plt.imshow(img_reconstructed.astype('uint8'))
plt.title('Reconstructed Image')
plt.show()

# 显示前20个重构的RGB人脸图像
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(15, 12))
for i in range(20):
    U_k_i = U_k[:, i].reshape(-1, 1)
    VT_k_i = VT_k[i, :].reshape(1, -1)
    img_arr_2d_reconstructed_i = U_k_i @ S_k[i, i] @ VT_k_i
    img_reconstructed_i = img_arr_2d_reconstructed_i.reshape(img_arr.shape)
    ax = axes[i // 5, i % 5]
    ax.imshow(img_reconstructed_i.astype('uint8'))
    ax.set_title(f'Face {i+1}')
plt.show()

# 输出奇异值
print('Singular values:', s)

需要注意的是，这段代码中的图像需要与代码文件在同一文件夹下，并且需要替换代码中的文件名。