একটি eigenvalue হল একটি সংখ্যা, আপনাকে বলে যে সেই দিকের ডেটাতে কতটা বৈচিত্র্য রয়েছে, উপরের উদাহরণে ইজেনভ্যালু হল একটি সংখ্যা যা আমাদের বলছে কিভাবে বিস্তৃত তথ্য লাইনে আছে। … আসলে বিদ্যমান ইজেনভেক্টর/মানগুলির পরিমাণ ডেটা সেটের মাত্রার সংখ্যার সমান৷
আইজেন মান কী বোঝায়?
সংশ্লিষ্ট eigenvalue, প্রায়শই দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।, হল যে ফ্যাক্টরটির দ্বারা eigenvector স্কেল করা হয়। জ্যামিতিকভাবে, একটি eigenvector, একটি প্রকৃত অশূন্য ইজেনভ্যালুর সাথে সম্পর্কিত, একটি দিক নির্দেশ করে যেখানে এটি রূপান্তর দ্বারা প্রসারিত হয় এবং eigenvalue হল সেই ফ্যাক্টর যার দ্বারা এটি প্রসারিত হয়৷
ইজেনভেক্টরগুলি কী নির্দেশ করে?
যেহেতু আইজেনভেক্টরগুলি প্রধান উপাদানের দিক নির্দেশ করে (নতুন অক্ষ), তাই আমরা নতুন অক্ষগুলিতে আমাদের ডেটা পুনঃনির্দেশিত করতে আইজেনভেক্টরদের দ্বারা মূল ডেটাকে গুণ করব। এই রি-ওরিয়েন্টেড ডেটাকে স্কোর বলা হয়।
আমাদের ইজেনভ্যালুস কেন দরকার?
সংক্ষিপ্ত উত্তর। Eigenvectors রৈখিক রূপান্তর বোঝা সহজ করে তোলে। এগুলি হল "অক্ষ" (দিকনির্দেশ) যার সাথে একটি রৈখিক রূপান্তর শুধুমাত্র "প্রসারিত/সংকোচন" এবং/অথবা "ফ্লিপিং" দ্বারা কাজ করে; eigenvalues আপনাকে সেই কারণগুলি দেয় যার দ্বারা এই কম্প্রেশন ঘটে.
0 এর একটি ইজেনমান মানে কি?
0 যদি একটি eigenvalue হয়, তাহলে নালস্পেসটি অ-তুচ্ছ এবং ম্যাট্রিক্স হলউল্টানো যায় না.
