Logo lt.boatexistence.com

Ką rodo savieji vektoriai?

Turinys:

Ką rodo savieji vektoriai?
Ką rodo savieji vektoriai?

Video: Ką rodo savieji vektoriai?

Video: Ką rodo savieji vektoriai?
Video: Eigenvectors and eigenvalues | Chapter 14, Essence of linear algebra 2024, Gegužė
Anonim

Kadangi savieji vektoriai nurodo pagrindinių komponentų (naujų ašių) kryptį, pradinius duomenis padauginsime iš savųjų vektorių, kad perorientuotume duomenis į naujas ašis. Šie perorientuoti duomenys vadinami balu.

Ką mums sako savieji vektoriai?

Trumpas atsakymas. Savieji vektoriai palengvina tiesinių transformacijų supratimą. Tai yra „ašys“(kryptys), išilgai kurių tiesinė transformacija veikia tiesiog „ištempiant/suspaudžiant“ir (arba) „apverčiant“; savosios reikšmės pateikia veiksnius, dėl kurių atsiranda šis suspaudimas.

Ką rodo savivektoriai PCA?

Kovariacijos (arba koreliacijos) matricos savieji vektoriai ir savosios reikšmės yra PCA „šerdis“: savieji vektoriai (pagrindiniai komponentai) nustato naujos ypatybių erdvės kryptis, o savosios reikšmės nustato jų dydį.

Kodėl naudojame savuosius vektorius?

Savosios reikšmės ir savieji vektoriai leidžia "sumažinti" tiesinę operaciją, kad atskirtume paprastesnes problemas Pavyzdžiui, jei įtempis taikomas "plastikinei" kietajai medžiagai, deformacija galima išskaidyti į „principines kryptis“– tas kryptis, kuriose deformacija yra didžiausia.

Kuo skiriasi savosios reikšmės ir savieji vektoriai?

Savieji vektoriai yra kryptys, kuriomis tam tikra tiesinė transformacija veikia apverčiant, suspaudžiant arba ištempiant. Savoji reikšmė gali būti vadinama stiprumu transformacijos savojo vektoriaus kryptimi arba veiksniu, kuriuo vyksta suspaudimas.

Rekomenduojamas: