Logo pl.boatexistence.com

Co oznaczają wektory własne?

Spisu treści:

Co oznaczają wektory własne?
Co oznaczają wektory własne?

Wideo: Co oznaczają wektory własne?

Wideo: Co oznaczają wektory własne?
Wideo: What eigenvalues and eigenvectors mean geometrically 2024, Może
Anonim

Ponieważ wektory własne wskazują kierunek głównych komponentów (nowych osi), pomnożymy oryginalne dane przez wektory własne, aby ponownie zorientować nasze dane na nowe osie. Te zmienione dane są nazywane punktacją.

Co mówią nam wektory własne?

Krótka odpowiedź. Wektory własne ułatwiają zrozumienie przekształceń liniowych. Są to „osie” (kierunki), wzdłuż których działa transformacja liniowa po prostu przez „rozciąganie/ściskanie” i/lub „odwracanie”; wartości własne określają czynniki, przez które następuje ta kompresja.

Co oznaczają wektory własne w PCA?

Wektory własne i wartości własne macierzy kowariancji (lub korelacji) reprezentują „rdzeń” PCA: Wektory własne (główne składowe) określają kierunki nowej przestrzeni cech, a wartości własne określają ich wielkość.

Dlaczego używamy wektorów własnych?

Wartości własne i wektory własne pozwalają nam "zredukować" operację liniową w celu oddzielenia prostszych problemów Na przykład, jeśli naprężenie zostanie przyłożone do "plastycznej" bryły, odkształcenie można podzielić na „kierunki główne” – te kierunki, w których odkształcenie jest największe.

Jaka jest różnica między wartościami własnymi a wektorami własnymi?

Wektory własne to kierunki, wzdłuż których działa konkretna transformacja liniowa poprzez odwracanie, ściskanie lub rozciąganie. Wartość własna może być określana jako siły transformacji w kierunku wektora własnego lub współczynnika, według którego następuje kompresja.

Zalecana: