মাত্রিকতা হ্রাস / বহুমাত্রিক স্কেলিংয়ের ফলাফলগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?

Question

আমি ডেটার কাঠামোর আরও ভাল ধারণা পেতে, একটি এসভিডি পচন এবং একটি 6-মাত্রিক ডেটা ম্যাট্রিক্সের একটি বহুমাত্রিক স্কেলিং উভয়ই সম্পাদন করেছি।

দুর্ভাগ্যক্রমে, সমস্ত একক মানগুলি একই ক্রমের, বোঝাচ্ছে যে ডেটাটির মাত্রাটি সত্যই 6 is তবে, আমি একবাক্য ভেক্টরের মানগুলি ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, প্রথমটি প্রতিটি মাত্রায় (অর্থাত্ (1,1,1,1,1,1)) কম-বেশি সমান বলে মনে হয় এবং দ্বিতীয়টিতে একটি আকর্ষণীয় কাঠামো (যেমন কিছু (1,-1,1,-1,-1,1)) থাকে।

এই ভেক্টরগুলিকে আমি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি? আপনি কি আমাকে কিছু সাহিত্যের দিকে ইঙ্গিত করতে পারেন?

Comments

একক মানগুলি কি আলাদা ছিল? নাকি শুধু সব 1?

— স্টম্পি জো পিট

Answer 1

যদি একবচনীয় মানগুলি যথাযথভাবে সমান হয় তবে একক ভেক্টরগুলি কেবলমাত্র অর্থোন্নত ভেক্টরগুলির কোনও সেট সম্পর্কে হতে পারে, অতএব তারা কোনও তথ্য বহন করে না।

সাধারণত, যদি দুটি একবচনীয় মান সমান হয় তবে সংশ্লিষ্ট একবাক্য ভেক্টরগুলি তাদের দ্বারা নির্ধারিত সমতলে ঘোরানো যেতে পারে এবং কোনও পরিবর্তন হয় না। তথ্যের ভিত্তিতে সেই বিমানের দিকের মধ্যে পার্থক্য করা সম্ভব হবে না।

আপনার মতো 2D উদাহরণ দেখাতে, ${(1, 1), (1, -1)}$ কেবলমাত্র দুটি অর্থোগোনাল ভেক্টর, তবে আপনার সংখ্যাসূচক পদ্ধতিটি আপনাকে খুব সহজেই দিতে পারে ${(1,0), (0,1)}$।