Giá trị eigen là một số,cho bạn biết có bao nhiêu phương sai trong dữ liệu theo hướng đó, trong ví dụ trên giá trị eigen là một số cho chúng ta biết mức độ trải rộng dữ liệu đang ở trên dòng. … Trên thực tế, số lượng ký tự / giá trị tồn tại bằng số thứ nguyên mà tập dữ liệu có.
Giá trị eigen đại diện cho điều gì?
Giá trị riêng tương ứng, thường được ký hiệu là., làlà hệ số mà ký tự được chia tỷ lệ. Về mặt hình học, một eigenvector, tương ứng với một eigenvalue thực khác, chỉ theo hướng mà nó bị kéo dài bởi phép biến đổi và eigenvalue là yếu tố mà nó được kéo dài.
Các eigenvectors chỉ ra điều gì?
Vì Eigenvector chỉ rahướng của các thành phần chính (trục mới), chúng tôi sẽ nhân dữ liệu ban đầu với các eigenvector để định hướng lại dữ liệu của chúng ta theo các trục mới. Dữ liệu được định hướng lại này được gọi là điểm.
Tại sao chúng ta cần giá trị riêng?
Câu trả lời ngắn gọn. Eigenvectors giúp dễ dàng hiểu các phép biến đổi tuyến tính. Chúng là các "trục" (hướng) mà một phép biến đổi tuyến tính hoạt động đơn giản bằng cách "kéo giãn / nén" và / hoặc "lật";eigenvalues cung cấp cho bạn các yếu tố mà quá trình nén này xảy ra.
Giá trị riêng của 0 có nghĩa là gì?
Nếu 0 là giá trị riêng, thìkhông gian rỗng là không tầm thường và ma trận làkhông thể đảo ngược.
