We get matrix of eigenvector as sho

We get matrix of eigenvector as show equation 9 Each column represent each show mode1 mode2 and mode p.
where E is a Matrix of eigenvector of R.
e_k is the column vector which are instead of eigenvector of R.
The spatial variability of each mode is extracted from the original data set (k=1,2,…,p)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเรียกเมทริกซ์ eigenvector เป็นแสดงสมการแต่ละคอลัมน์แสดงถึงแต่ละแสดง mode1 mode2 และโหมด p 9 ซึ่งเป็นเมตริกซ์ของ eigenvector ของอาร์ e_k เป็นเวกเตอร์คอลัมน์ซึ่งแทน eigenvector ของอาร์ ความแปรผันปริภูมิของโหมดแต่ละโหมดแยกจากชุดข้อมูลเดิม (k = 1, 2,..., p)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้รับเมทริกซ์ของวิคเตอร์เป็นสมการแสดง 9 แต่ละคอลัมน์ตัวแทนของแต่ละการแสดง Mode1 Mode2 p และโหมด.
ที่ E เป็นเมทริกซ์ของวิคเตอร์ของอาร์
e_k เป็นเวกเตอร์คอลัมน์ที่มีแทนวิคเตอร์ของอาร์
แปรปรวนเชิงพื้นที่ของแต่ละโหมด สกัดจากข้อมูลชุดเดิม (k = 1,2, ... , P)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้รับเมทริกซ์ของเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะที่แสดงสมการ 9 แต่ละคอลัมน์แสดงแต่ละรายการ mode1 mode2 และโหมด P .
ที่ E เมทริกซ์ของเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะของ R .
e_k เป็นคอลัมน์เวกเตอร์ที่แทนเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะของ R .
การผันแปรเชิงพื้นที่ของแต่ละโหมดที่แยกจากชุดข้อมูลต้นฉบับ ( k = 1 , 2 , . . . , p )