প্রচুর পরিসংখ্যানের পাঠ্যপুস্তক একটি কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের ইজিভেনেক্টরগুলি কী তার একটি স্বজ্ঞাত চিত্র দেয়:
ভেক্টরগুলি ইউ এবং জেড ইগেনভেেক্টরগুলি তৈরি করে (ভাল, আইজেনেক্সেস)। এইবার বুঝতে পারছি. তবে একটি জিনিস যা আমাকে বিভ্রান্ত করে তা হ'ল আমরা কাঁচা তথ্য নয়, পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্স থেকে ইগেনভেেক্টরগুলি বের করি । তদতিরিক্ত, কাঁচা ডেটাসেটগুলি যা একেবারে আলাদা উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত উভয়টির মেট্রিকেসের পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে:
যেমন তাদের ইগেনভেেক্টর রয়েছে একই দিক নির্দেশ করছে:
তবে যদি আপনি একই ভিজ্যুয়াল ব্যাখ্যার প্রয়োগ করতে থাকেন তবে ইগনভেেক্টরগুলি কাঁচা তথ্যতে কোন দিক নির্দেশনা দিচ্ছিল, আপনি ভেক্টরগুলি বিভিন্ন দিকে নির্দেশ করে পাবেন।
কেউ দয়া করে বলতে পারেন আমি কোথায় ভুল করেছি?
দ্বিতীয় সম্পাদনা : যদি আমি খুব সাহসী হতে পারি তবে নীচের দুর্দান্ত উত্তরের সাথে আমি বিভ্রান্তিটি বুঝতে পেরেছি এবং এটি চিত্রিত করেছি।
চাক্ষুষ ব্যাখ্যাটি এই বিষয়টির সাথে মিলিত হয় যে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স থেকে প্রাপ্ত ইগেনভেেক্টর পৃথক।
সমবায় এবং ইজেনভেেক্টর (লাল):
কোভেরিয়েনস এবং আইজেনভেেক্টর (নীল):
সম্পর্কযুক্ত ম্যাট্রিকগুলি মানকৃত ভেরিয়েবলগুলির কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিকগুলি প্রতিফলিত করে। মানকযুক্ত ভেরিয়েবলের ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন প্রমাণ করে যে আমার উদাহরণে কেন অভিন্ন ইগেনভেেক্টর আহরণ করা হয়েছে:
[PCA]ট্যাগটি রাখব । আপনি যদি প্রশ্নটি পুনরায় ফোকাস করতে চান, বা একটি নতুন (সম্পর্কিত) প্রশ্ন এবং এইটির সাথে একটি লিঙ্ক জিজ্ঞাসা করতে চান তবে এটি দুর্দান্ত মনে হয়, তবে আমি মনে করি এই প্রশ্নটি পিসিএ-ইশ যথেষ্ট তাই ট্যাগের যোগ্যতা অর্জন করতে পারে।