寻找主要特征向量和特征值答案

【问题标题】：Finding dominant eigenvector and eigenvalue寻找主要特征向量和特征值
【发布时间】：2018-08-04 13:04:16
【问题描述】：

我计算了一个矩阵的特征：

e <- eigen(t)

现在我需要得到主导特征值和主导特征向量

是否计算出主导特征值：

e$values[1]

那么主要的特征向量呢？是否提取：

e$vectors[,1]

我之所以问，是因为我认为 e$values 会给我从最大到最小的特征值......但我得到了这些结果：

 [1]  1.000000e+00  3.751736e-01  3.751736e-01 -4.143304e-01 -4.143304e-01
 [6] -4.330604e-01 -4.330604e-01 -7.921977e-02 -7.921977e-02  5.948138e-02
[11]  5.948138e-02  6.969758e-04  6.969758e-04 -4.057858e-02 -4.057858e-02
[16]  3.039333e-02  3.039333e-02  8.007672e-03  8.007672e-03 -2.005426e-02
[21] -2.005426e-02  2.361154e-02  2.361154e-02  1.023211e-02  1.023211e-02
[26]  1.099767e-02  1.099767e-02 -9.547037e-03 -9.547037e-03  1.070972e-02
[31]  1.070972e-02 -1.925037e-03 -1.925037e-03 -2.908073e-03 -2.908073e-03
[36]  1.517843e-04  1.517843e-04 -1.088992e-04 -3.070693e-10  3.070676e-10

【问题讨论】：

标签： r eigenvalue eigenvector

【解决方案1】：

来自帮助功能：

价值观

一个包含 x 的 (p) 个特征值的向量，按非对称情况下的 Mod(values) 降序排序它们可能很复杂（即使对于实矩阵）。对于真正的不对称矩阵只有当复共轭对检测到特征值。向量

一个 (p\times p) 矩阵，其列包含 x 的特征向量，如果 only.values 为 TRUE，则为 NULL。向量是归一化为单位长度。

它表示降序，以及一个列包含向量的矩阵，所以是的

e$values[1]
e$vectors[,1]

不要忘记，如果您需要更多帮助，您应该提供一个可重现的示例，以便我们了解问题所在

【讨论】：