Ett egenvärde är ett tal, berättar hur mycket varians det finns i data i den riktningen, i exemplet ovan är egenvärdet ett tal som talar om för oss hur utspridda data finns på linjen. … Faktum är att mängden egenvektorer/värden som finns är lika med antalet dimensioner som datamängden har.
Vad representerar eget värde?
Motsvarande egenvärde, ofta betecknat med., är faktorn med vilken egenvektorn skalas. Geometriskt pekar en egenvektor, som motsvarar ett reellt egenvärde som inte är noll, i en riktning i vilken den sträcks av transformationen och egenvärdet är den faktor med vilken den sträcks ut.
Vad indikerar egenvektorerna?
Eftersom egenvektorerna indikerar riktningen för huvudkomponenterna (nya axlar), kommer vi att multiplicera originaldata med egenvektorerna för att omorientera våra data till de nya axlarna. Denna omorienterade data kallas poäng.
Varför behöver vi egenvärden?
Kort svar. Egenvektorer gör det enkelt att förstå linjära transformationer. De är "axlarna" (riktningarna) längs vilka en linjär transformation verkar helt enkelt genom att "sträcka/komprimera" och/eller "vända"; egenvärden ger dig de faktorer med vilka denna komprimering sker.
Vad betyder ett egenvärde på 0?
Om 0 är ett egenvärde så är nollutrymmet icke-trivi alt och matrisen ärinte inverterbar.
