'n Eiewaarde is 'n getal, sê vir jou hoeveel variansie daar in die data in daardie rigting is, in die voorbeeld hierbo is die eiewaarde 'n getal wat vir ons sê hoe versprei die data is op die lyn. … Trouens, die hoeveelheid eievektore/waardes wat bestaan is gelyk aan die aantal dimensies wat die datastel het.
Wat verteenwoordig eie waarde?
Die ooreenstemmende eiewaarde, dikwels aangedui deur., is die faktor waarmee die eievektor geskaal word. Meetkundig wys 'n eievektor, wat ooreenstem met 'n reële nie-nul eiewaarde, in 'n rigting waarin dit deur die transformasie gerek word en die eiewaarde is die faktor waarmee dit gerek word.
Wat dui die eievektore aan?
Aangesien die eievektore die rigting van die hoofkomponente (nuwe asse) aandui, sal ons die oorspronklike data met die eievektore vermenigvuldig om ons data op die nuwe asse te heroriënteer. Hierdie geheroriënteerde data word 'n telling genoem.
Waarom het ons eiewaardes nodig?
Kort antwoord. Eienvektore maak dit maklik om lineêre transformasies te verstaan. Hulle is die "asse" (rigtings) waarlangs 'n lineêre transformasie optree bloot deur "rek/kompressie" en/of "flip"; eigenwaardes gee jou die faktore waardeur hierdie kompressie plaasvind.
Wat beteken 'n eiewaarde van 0?
As 0 'n eiewaarde is, dan is die nulruimte nie-triviaal en die matriks isnie omkeerbaar.
