java - Jama 和 Matlab LMNN 和特征值

Question

我将LMNN(最大间隔最近邻)度量学习算法matlab代码更改为java，并使用Jama library 。我得到了不同的结果，出现这种差异，我认为是因为Matlab和Jama中的特征值分解(特征值和特征向量)。如果您以前遇到过这样的问题，请评论我。另外，在这样的条件下是否一定能得到类似的结果？

在 Matlab 中:

[V, L] = eig(M);

Java(IdeM 是 PSD 矩阵)

Matrix V = ideM.eig().getV();
Matrix L = ideM.eig().getD();

结果

结果示例:

A = [2 4 2; 6 8 1; 5 7 5] 

Matlab结果:

>> [V,L] = eig(A)
V =
      -0.3486     -0.82756      0.19221
     -0.57978      0.56013     -0.40315
     -0.73643     0.037403      0.89472
L =
       12.878            0            0
            0      -0.7978            0
            0            0         2.92

使用 Jama 库的 Java:

[[0.8275575078346545, -0.3493113857121139, 0.24597790205308678],
 [-0.5601335729999509, -0.5809634522691761, -0.5159207870175849],
 [-0.037402561741212, -0.7379374514853343, 1.144995023469712]] 
[[-0.7977988158677061,0.0, 0.0], 
 [0.0, 12.877769427129202, 0.0], 
 [0.0, 0.0,2.9200293887385067]]

Answer 1

好吧，由于某种原因，Jama 不正确(列的范数不是 1)。符号的重新排序和更改是正常的(您只是获得映射到特征值 * 本身的正交 vector )。您可以尝试标准化列或使用 jlapack。