使用eigs或eig减小尺寸

Question

我有一个1024x704x256的图像，我已将其重新组织成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以减少代码的带数：

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

其中A =平均调整后的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）会自动按升序排列。我之前没有在较小的数据集上使用这些函数。我需要知道哪些向量/值对与矩阵A中的行相对应以进行进一步分析。有什么想法吗？

Answer 1

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是矢量（特征向量）。

据我所知，特征值和特征向量也与矩阵A中的各行具有任何特定的对应关系。

你能详细说明为什么你不想要你的特征值/向量？