En egenverdi er et tall, forteller deg hvor mye variasjon det er i dataene i den retningen, i eksemplet ovenfor er egenverdien et tall som forteller oss hvor spredt ut data er på linjen. … Faktisk er mengden egenvektorer/verdier som eksisterer lik antallet dimensjoner datasettet har.
Hva representerer egenverdi?
Den korresponderende egenverdien, ofte betegnet med., er faktoren som egenvektoren skaleres med. Geometrisk peker en egenvektor, som tilsvarer en reell egenverdi som ikke er null, i en retning der den strekkes av transformasjonen og egenverdien er faktoren som den strekkes med.
Hva indikerer egenvektorene?
Siden egenvektorene indikerer retningen til hovedkomponentene (nye akser), vil vi multiplisere de opprinnelige dataene med egenvektorene for å reorientere dataene våre til de nye aksene. Disse reorienterte dataene kalles en poengsum.
Hvorfor trenger vi egenverdier?
Kort svar. Egenvektorer gjør det enkelt å forstå lineære transformasjoner. De er "aksene" (retningene) langs hvilke en lineær transformasjon virker ganske enkelt ved å "strekke/komprimere" og/eller "vippe"; egenverdier gir deg faktorene som denne komprimeringen skjer med.
Hva betyr en egenverdi på 0?
Hvis 0 er en egenverdi, så er nullrommet ikke-trivielt og matrisen erikke inverterbar.
