求教SAS fisher判别分析的费希尔判别式的由来

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王学民 版的应用多元分析 第三版 第五章的fisher判别分析 里面 求的E^-1*B的正特征值对应的特征向量 怎么来的
我用SAS 得到了和书上一样的答案 但是我用matlab 输入[v,x]=eig(E^-1*B),得到的正特征值与SAS、书本的一致
但是特征向量却不相同。。。这是为什么？
附数据：

>> E^-1*B=[-3.058 1.081 -8.112 -3.459;-5.562 2.178 -14.965 -6.308;8.077 -2.943 21.512 9.142;10.497 -3.420 27.549 11.846];
>> [v,y]=eig(A)
v =
   0.2087             0.0044            -0.6454            -0.6454         
   0.3862             0.5850             0.4081 - 0.1210i   0.4081 + 0.1210i
  -0.5540            -0.2525             0.4327 - 0.1464i   0.4327 + 0.1464i
  -0.7073             0.7707            -0.3166 + 0.3056i  -0.3166 - 0.3056i

y =
  32.1925                  0                  0                  0         
        0             0.2847                  0                  0         
        0                  0             0.0004 + 0.0001i        0         
        0                  0                  0             0.0004 - 0.0001i
书本与SAS给出的是如附件

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关键词：Fisher Fish 判别分析 费希尔 SHE 费希尔 matlab 判别式

I am guessing there is a constant ratio between the two set of eigenvectors.
Please verify it yourself.

it's not unique for Fisher linear discriminant function.

3# gzjb

but why they are so different so much?(chinese english)

Your problem is just to find eignvalues and eigenvectors .
MatLab may use SVD.

If you know matrix theory well, then you know why.

For example, QAQ'=lambda, Q is orthogonal unit, then how many Qs can you find? any rotation is fine.
Of course you can get much different eigenvectors.

5# gzjb

但是 特征值对应的标准化的特征向量应该是唯一的吧 课本上说的是标准后的特征向量 所以我觉得 matlab 与 SAS的结果应该一样。。。

5# gzjb
if the max eignvalus is sure then the unity eigenvectors also can ensure . isn't all right?!