एक eigenvalue एक संख्या है, आपको बता रहा है कि उस दिशा में डेटा में कितना भिन्नता है, ऊपर के उदाहरण में eigenvalue एक संख्या है जो हमें बताती है कि कैसे फैला हुआ है डेटा लाइन पर है। … वास्तव में मौजूद eigenvectors/मानों की मात्रा डेटा सेट के आयामों की संख्या के बराबर होती है।
ईजेन वैल्यू क्या दर्शाता है?
समान eigenvalue, जिसे अक्सर किसके द्वारा दर्शाया जाता है।, वह कारक है जिसके द्वारा eigenvector को बढ़ाया जाता है। ज्यामितीय रूप से, एक eigenvector, एक वास्तविक nonzero eigenvalue के अनुरूप, एक दिशा में इंगित करता है जिसमें यह परिवर्तन द्वारा बढ़ाया जाता है और eigenvalue वह कारक है जिसके द्वारा इसे बढ़ाया जाता है।
आइजेनवेक्टर क्या दर्शाता है?
चूंकि Eigenvectors प्रमुख घटकों (नई कुल्हाड़ियों) की दिशा को इंगित करते हैं, हम अपने डेटा को नए अक्षों पर फिर से उन्मुख करने के लिए eigenvectors द्वारा मूल डेटा को गुणा करेंगे। इस पुन: उन्मुख डेटा को स्कोर कहा जाता है।
हमें eigenvalues की आवश्यकता क्यों है?
संक्षिप्त उत्तर। Eigenvectors रैखिक परिवर्तनों को समझना आसान बनाते हैं। वे "अक्ष" (दिशाएं) हैं जिनके साथ एक रैखिक परिवर्तन केवल "खींचने/संपीड़ित" और/या "फ़्लिपिंग" द्वारा कार्य करता है; eigenvalues आपको वे कारक देते हैं जिनके द्वारा यह संपीड़न होता है।
0 के eigenvalue का क्या मतलब है?
यदि 0 एक प्रतिमान है, तो नलस्पेस गैर-तुच्छ है और मैट्रिक्स हैउलटा नहीं।
