Ang eigenvalue ay isang numero, nagsasabi sa iyo kung gaano karaming pagkakaiba ang mayroon sa data sa direksyong iyon, sa halimbawa sa itaas ng eigenvalue ay isang numerong nagsasabi sa atin kung paano kumalat ang ang data ay nasa linya. … Sa katunayan, ang dami ng eigenvectors/values na umiiral ay katumbas ng bilang ng mga dimensyon na mayroon ang data set.
Ano ang kinakatawan ng eigen value?
Ang katumbas na eigenvalue, kadalasang tinutukoy ng., ay ang salik kung saan na-scale ang eigenvector. Sa geometriko, ang isang eigenvector, na tumutugma sa isang tunay na nonzero eigenvalue, ay tumuturo sa isang direksyon kung saan ito nababanat ng pagbabago at ang eigenvalue ay ang salik kung saan ito nababanat.
Ano ang ipinahihiwatig ng eigenvectors?
Dahil ang Eigenvectors ay nagpapahiwatig ng ang direksyon ng mga pangunahing bahagi (mga bagong axes), i-multiply namin ang orihinal na data ng eigenvectors upang muling i-orient ang aming data sa mga bagong axes. Ang re-oriented na data na ito ay tinatawag na score.
Bakit kailangan natin ng eigenvalues?
Maikling Sagot. Pinapadali ng mga eigenvector ang pag-unawa sa mga linear na pagbabago. Sila ang mga "axes" (direksyon) kung saan kumikilos ang linear transformation sa pamamagitan lamang ng "stretching/compressing" at/o "flipping"; Ang eigenvalues ay nagbibigay sa iyo ng mga salik kung saan nangyayari ang compression na ito.
Ano ang ibig sabihin ng eigenvalue na 0?
Kung ang 0 ay isang eigenvalue, kung gayon ang nullspace ay hindi mahalaga at ang matrix ayhindi maibabalik.
