#r
#r
Вопрос:
Для справочных целей я изложу проблему, которую я делаю, вместе с моим RCode.
Проблема: Спектральная кластеризация (разделение) сети (классификация сети). Рассмотрим сеть, показанную на рисунке, запишите матрицы смежности, степени и Лапласа для этой сети, вычислите собственные значения и собственные векторы матрицы Лапласа. Собственный вектор, соответствующий второму наименьшему собственному значению, может быть использован для разделения сети на две группы. Что это за две группы? Изображение проблемы, которую я делаю
Вот мой Rcode для решения проблемы:
'''{r, echo = T}
# list your R codes here!
A <- matrix(
c(0,0,0,0,0,0,0,1,0,
1,0,0,0,0,0,0,0,0,
1/2,0,0,0,0,0,1/2,0,0,
0,0,1/2,0,0,0,1/2,0,0,
0,1/2,0,0,0,1/2,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,1,0,
0,0,0,0,0,1,0,1,0,
0,1/2,0,0,1/2,0,0,0,0,
0,0,1/2,0,0,0,1/2,0,0),
nrow = 9,
ncol = 9,
byrow = TRUE)
D<- diag(c(1,1,1,1,1,1,2,1,1))
D
L<- D-A
L
out<- eigen(L)
sign(out$vectors[,8])
'''
Каждый раз, когда я запускаю свой код, он выдает мне эту ошибку: Ошибка в sign(out $ vectors[, 8]): нереализованная сложная функция
Я не уверен, как это исправить, может кто-нибудь мне помочь?
Комментарии:
1. Связанный: math.stackexchange.com/questions/788164 /. … Я не достаточно чистый математик, чтобы взвесить теоретическое решение этого, но…
out
это не реальноcomplex
, так что «знак» такого немного сложнее?2. Я не понимаю вашу помощь. Можете ли вы объяснить, в чем проблема с утверждением, что я продолжаю получать ошибку и / или что я могу сделать, чтобы это исправить?
3. Посмотрите
out$vectors
. Это не «real», это матрица «комплексных» чисел (как вi = sqrt(-1)
). Функцияsign
и, связанная с этим сообщением, на которое я ссылался, концепция положительности / отрицательности с комплексными числами не так понятна, как для действительных чисел. В качестве более наглядной демонстрации см., Чтоas.complex(0)
это0 0i
(сложный), ноas.complex(0) > as.complex(1)
недопустимое сравнение. Если вы ожидаете, что в вашем выводе будут все действительные числа, то, возможно, ваши данные неверны / повреждены или в процессе, ведущем кeigen(.)
чему-то отсутствует.