Como os autovetores indicam a direção dos componentes principais (novos eixos), multiplicaremos os dados originais pelos autovetores para reorientar nossos dados nos novos eixos. Esses dados reorientados são chamados de pontuação.
O que os autovetores nos dizem?
Resposta curta. Autovetores facilitam compreender transformações lineares. São os "eixos" (direções) ao longo dos quais uma transformação linear atua simplesmente por "alongamento/compressão" e/ou "inversão"; Os autovalores fornecem os fatores pelos quais essa compactação ocorre.
O que os autovetores indicam no PCA?
Os autovetores e autovalores de uma matriz de covariância (ou correlação) representam o “núcleo” de um PCA: Os autovetores (principais componentes) determinam as direções do novo espaço de características, e os autovalores determinam sua magnitude.
Por que usamos vetores próprios?
Valores próprios e vetores próprios nos permitem "reduzir" uma operação linear para separar problemas mais simples Por exemplo, se uma tensão é aplicada a um sólido "plástico", a deformação podem ser dissecados em "direções principais" - aquelas direções nas quais a deformação é maior.
Qual é a diferença entre autovalores e autovetores?
Eigenvectors são as direções ao longo das quais uma determinada transformação linear atua invertendo, comprimindo ou esticando. O autovalor pode ser referido como o strength da transformação na direção do autovetor ou o fator pelo qual a compressão ocorre.
