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SAS 系统是世界公认的权威性统计软件之一，是一个大型集成信息分析管理系统。 本次论文是用SAS 系统对2007 各地区农村居民家庭平均每人现金现金支出状况进行分析采用的数据是北京、天津等省农村居民家庭平均每人现金现金支出状（原始数据见附录）。 选出31省的情况作为统计分析数据，其中分析的项目为：期内现金支出、生产费用支出、家 庭经营费用支出、农业生产支出、牧业生产支出、购买生产性固定资产支出、税费支出、生活消费 现金支出、财产性支出、转移性支出，次用变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9 、X10。运用SAS 软件，运用主成分分析的方法对数据进行处理： （一）对于所选取的统计数据用MEANS 过程进行简单描述统计分析，得出数据平均值、数据标准差等。 （二）对于所选取的统计数据用INSIGHT 模块做主成分分析计算协方差矩阵的特征值或是计算相关系数矩阵的特征值（Eigenvalue ）、简单统计量、相关系数矩阵、相关系数矩阵的特征值以及相关系数矩阵的特征向量。系统默认计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 （三）由相关系数矩阵的两个最大特征值的特征向量，可以写出第一、第二主成分以及第三主成分 的得分。从以上结论分析可以知道影响各地区地区农村居民家庭平均每人现金支出的主要因素，从、 可以更好的帮助国家调节国民经济和产业结构，使人民的生活更加富裕。

幂法求矩阵特征值特征向量matlab程序，但是区别于matlab自带方法。

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计算协方差矩阵的特征向量和特征值 eigenvectors：协方差矩阵C的特征向量 eigenvalues：协方差矩阵C的特征值 特征矢量组成模式矢量 求出特征值后，按照特征值由大到小排序，给出重要级级别 对相应位置的特征向量按照特征值位置变化进行调整 C

基于信号子空间的ESPRIT算法不需要进行谱峰搜索，但是估计方差大于MUSIC算法。该文提出了一种基于广义特征向量的ESPRIT算法，利用信号子空间旋转不变关系矩阵的广义特征向量估计信号波达方向，得到了比基于广义特征值算法更准确的方向估计结果。该算法充分利用了信号子空间的旋转不变特性，通过利用信号子空间与阵列流形的关系进行波达方向估计，实验证明该算法能够在保持小计算量的优势下达到与MUSIC算法相近的性能。

使用Resnet50进行图像相似度检测 介绍 给定一批图像，该程序将尝试使用基于Resnet50的特征向量提取来找到图像之间的相似性。 用法 python kreas_resnet50.py会将images文件夹中存在的所有图像python kreas_resnet50.py比较，并为每个图像提供最相似的图像。 先决条件 下载 使下载的Shell脚本可执行并安装 conda -V检查安装是否成功。 conda update conda和conda update anaconda conda update scikit-learn conda install theano conda install -c conda-forge tensorflow pip install keras export MKL_THREADING_LAYER=GNU 注意：有关更多描述性说明

针对电力系统运行中对于电力变压器进行高效、准确的故障诊断需要，文中提出了一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码，对编码后的数据进行预处理从而得到特征向量。以特征向量为基础，构建相应的卷积神经网络模型，实现对电力变压的故障诊断。实验结果表明，相较于其他传统机器学习算法，文中所提出的卷积神经网络模型在电力变压器故障诊断时的诊断准确性与诊断效率均有显著优势，能够有效保障电力系统运行的可靠性。

采用jacobi法求解矩阵全部的特征值特征向量，在WIN-TC运行环境下，采用C程序编程。

带双步位移的QR分解法求矩阵全部特征值， 并对其中的每一个实特征值求相应的特征向量