eigen3.zip

Eigen除了C ++标准库外没有任何依赖项。 我们使用CMake构建系统,但仅用于构建文档和单元测试以及自动安装。如果只想使用Eigen,则可以立即使用头文件。没有要链接的二进制库,也没有配置的头文

obb树的完整代码，可以运行，测试函数需要自己根据自己需要写导入数据的函数。

pca算法，也叫主成分分析法，能够对一个多样本的多维特征向量构成的矩阵进行分析，分析主成分并去除维度之间的相关性，使线性相关的向量组变成线性无关的向量组。并且可以对样本进行降维，降高维向量映射到低维度

Eigen3.3.4 最新版chm参考文档。是最新版的，非常全面。

为了安全地获取Eigen 3.2.5(1)的压缩包，建议采取一些明智的步骤。首先，确保你从官方网站或其他可信赖的渠道获取压缩包，以防止潜在的安全问题。可以通过搜索引擎输入关键词Eigen 3.2.5(

eigen-3.3.9源码,从官网下载的,添加我自己编写的详细编译教程,找不到可以从这里下载

typedef Matrix MyMatrixType; typedef Array MyArrayType; Scalar是系数的标量类型(例如,float、double、bool、int等)。 R

graphLab安装过程中，我们第一次make编译初始化时，linux下的部分文件无法自动下载。会提示“---downloading... src = 'http://tcpdiag.dl.sourc

C++调用Eigen库技巧的直观理解 包含常用的Eigen库函数及使用方法

Eigen的C++库，配置了就可以用，亲测好用。VS2010和VS2015都试过了。