Kwa kuwa Eigenveekta zinaonyesha mwelekeo wa viambajengo vikuu (shoka mpya), tutazidisha data asili kwa eigenvekta ili kuelekeza upya data yetu kwenye shoka mpya. Data hii iliyoelekezwa upya inaitwa alama.
Eigenvectors hutuambia nini?
Jibu fupi. Eigenveekta hurahisisha kuelewa mabadiliko ya mstari. Ni "shoka" (maelekezo) ambayo mabadiliko ya mstari hufanya tu kwa "kunyoosha / kufinya" na / au "kuruka"; eigenvalues hukupa sababu ambazo mbano hili hutokea.
Eigenveekta zinaonyesha nini katika PCA?
Eigenveekta na thamani eigens za covariance (au uunganisho) matrix zinawakilisha "msingi" wa PCA: Eigenveekta (vijenzi vikuu) huamua maelekezo ya nafasi ya kipengele kipya, na eigenvalues huamua ukubwa wao.
Kwa nini tunatumia eigenveekta?
Eigenvalues na eigenveekta inaturuhusu "kupunguza" operesheni ya mstari ili kutenganisha, rahisi zaidi, matatizo Kwa mfano, ikiwa mkazo unawekwa kwenye kigumu cha "plastiki", ulemavu. inaweza kugawanywa katika "maelekezo ya kanuni"- yale maelekezo ambayo ugeuzi ni mkubwa zaidi.
Kuna tofauti gani kati ya eigenvalues na eigenveekta?
Eigenveekta ni mielekeo ambayo ubadilishaji fulani wa mstari hutenda kwa kugeuza-geuza, kubana au kunyoosha. Eigenvalue inaweza kurejelewa kama nguvu ya mageuzi kuelekea eigenvector au kipengele ambacho mgandamizo hutokea.