विषयसूची:
- आइजेनवेक्टर हमें क्या बताते हैं?
- पीसीए में eigenvectors क्या दर्शाते हैं?
- हम eigenvectors का उपयोग क्यों करते हैं?
- eigenvalues और eigenvectors में क्या अंतर है?
वीडियो: आइजेनवेक्टर क्या दर्शाते हैं?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
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।
आइजेनवेक्टर हमें क्या बताते हैं?
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।
पीसीए में eigenvectors क्या दर्शाते हैं?
एक सहप्रसरण (या सहसंबंध) मैट्रिक्स के eigenvectors और eigenvalues एक PCA के "कोर" का प्रतिनिधित्व करते हैं: eigenvectors (प्रमुख घटक) नई सुविधा स्थान की दिशा निर्धारित करते हैं, और eigenvalues उनके परिमाण को निर्धारित करते हैं।
हम eigenvectors का उपयोग क्यों करते हैं?
Eigenvalues और eigenvectors हमें अलग, सरल, समस्याओं के लिए एक रैखिक ऑपरेशन को "कम" करने की अनुमति देते हैं उदाहरण के लिए, यदि एक "प्लास्टिक" ठोस पर एक तनाव लागू किया जाता है, तो विरूपण "सिद्धांत दिशाओं" में विच्छेदित किया जा सकता है - वे दिशाएँ जिनमें विकृति सबसे अधिक होती है।
eigenvalues और eigenvectors में क्या अंतर है?
Eigenvectors वे दिशाएँ हैं जिनके साथ एक विशेष रैखिक परिवर्तन फ़्लिपिंग, कंप्रेसिंग या स्ट्रेचिंग द्वारा कार्य करता है। eigenvalue को eigenvector की दिशा में परिवर्तन के ताकत के रूप में संदर्भित किया जा सकता है या वह कारक जिसके द्वारा संपीड़न होता है।
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