matlab - 使用 eigs 或 eig 减小尺寸

Question

我有一个 1024x704x256 的图像，我已将其重组为 2D 矩阵。每行代表一个能量通道，每列代表一个像素。我正在执行 PCA 以使用代码减少频段数量：

A=A-repmat(mean(A,2),1,size(A,2));  
[V, D] = eig(cov(A'));  
Evalues = diag(D);  
pc = V * A;

其中 A = 均值调整后的 2D 数据集，V = 特征向量矩阵， D = 特征值矩阵。

我的问题是 V 和 D 的输出（使用 eigs 或 eig）自动按升序排列。在较小的数据集上使用这些函数之前，我没有遇到过这个问题。我需要知道哪些向量/值对对应于矩阵 A 中的行以进行进一步分析。有任何想法吗？

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特征值/特征向量问题可以定义为

A*V = lambda*V

其中lambda是标量（特征值），V是向量（特征向量）。

据我所知，特征值和特征向量都与矩阵中的各个行没有任何特定的对应关系A。

你能详细说明为什么你不希望你的特征值/向量被订购吗？

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