Làm thế nào để giải thích kết quả của giảm kích thước / tỷ lệ đa chiều?

Tôi đã thực hiện cả phân tách SVD và chia tỷ lệ đa chiều của ma trận dữ liệu 6 chiều, để hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu.

Thật không may, tất cả các giá trị số ít đều theo cùng một thứ tự, ngụ ý rằng tính thứ nguyên của dữ liệu thực sự là 6. Tuy nhiên, tôi muốn có thể diễn giải các giá trị của các vectơ số ít. Chẳng hạn, cái thứ nhất dường như ít nhiều bằng nhau ở mỗi chiều (tức là (1,1,1,1,1,1)) và cái thứ hai cũng có cấu trúc thú vị (đại loại như (1,-1,1,-1,-1,1)).

Làm thế nào tôi có thể giải thích các vectơ này? Bạn có thể chỉ cho tôi một số tài liệu về chủ đề này?

Nếu các giá trị số ít bằng nhau, thì các vectơ số ít có thể chỉ là về bất kỳ tập các vectơ trực giao nào, do đó chúng không mang thông tin.

Nói chung, nếu hai giá trị số ít bằng nhau, các vectơ số ít tương ứng có thể được xoay trong mặt phẳng được xác định bởi chúng và không có gì thay đổi. Sẽ không thể phân biệt hướng giữa mặt phẳng đó dựa trên dữ liệu.

Để hiển thị một ví dụ 2D tương tự như của bạn, chỉ là hai vectơ trực giao, nhưng phương thức số của bạn có thể dễ dàng đưa ra cho bạn .${(1, 1), (1, -1)}$${(1,0), (0,1)}$