Vlastní hodnota je číslo, říká vám, jak velký rozptyl je v datech v tomto směru, v příkladu výše je vlastní hodnota číslo, které nám říká, jak je rozložení data jsou na lince. … Ve skutečnosti se množství vlastních vektorů/hodnot, které existují, rovná počtu dimenzí, které má datová sada.
Co představuje vlastní hodnota?
Odpovídající vlastní hodnota, často označovaná jako., je faktor, kterým se měřítko vlastního vektoru. Geometricky vlastní vektor, odpovídající skutečnému nenulovému vlastnímu číslu, ukazuje směrem, ve kterém je natažen transformací a vlastní číslo je faktor, kterým je natažen.
Co označují vlastní vektory?
Vzhledem k tomu, že vlastní vektory udávají směr hlavních komponent (nové osy), vynásobíme původní data vlastními vektory, abychom přeorientovali naše data na nové osy. Tato přeorientovaná data se nazývají skóre.
Proč potřebujeme vlastní hodnoty?
Krátká odpověď. Vlastní vektory usnadňují pochopení lineárních transformací. Jsou to "osy" (směry), podél kterých lineární transformace působí jednoduše "natahováním/stlačováním" a/nebo "překlápěním"; vlastní hodnoty vám dávají faktory, kterými k této kompresi dochází.
Co znamená vlastní hodnota 0?
Pokud 0 je vlastní hodnota, pak nulový prostor je netriviální a matice jenení invertible.
