Eigenvector


### 고유벡터
**행렬(선형변환)이 벡터에 작용하는 principal axis**
$$Me = \lambda e$$
1. Compute the determinant of $M - \lambda I$ which returns a polynomial
2. Find the roots of polynomial $det(M - \lambda I) = 0$ which returns eigenvalues
3. For each eigenvalue, solve $(M - \lambda I)e = 0$ which returns eigenvectors
box들의 포인트들에 대해 eigen vector를 구한뒤에, eigen value가 작은 2개의 벡터가 평면에 평행한 벡터라 가정
고유벡터에 데이터를 정사영하여 얻은 data의 variance가 최대가 된다
### Eigenvalue Notion
|Title|
|:-:|
|[Eigenvalue Equation](https://texonom.com/eigenvalue-equation-db381bfd94bd4e5990893ba1579a59fc)|
|[Eigenvalue](https://texonom.com/eigenvalue-4dff6b022dd94d19b3791eef258bf9c5)|




> [[선형대수학 #3] 고유값과 고유벡터 (eigenvalue & eigenvector)](https://darkpgmr.tistory.com/105)






