And with these three different interpretations what we realize is that, the solution that we get or the transform data that we get projecting the original data on to the on to a basis consisting of eigenvectors, ensures that there is high variance across the new dimensions.
और इन तीन अलग-अलग व्याख्याओं के साथ हम जो महसूस करते हैं, वह एक समाधान है जो हमें मिलता है या जो डेटा हमें मिलता है, उसे हम ऑरिजिनल डेटा को एक आधार पर आइगेनवेक्टर्स से जोड़ते हैं, यह सुनिश्चित करता है कि नए ((आयाम | डाइमेंशंस | dimensions)) में उच्च ((| वैरियेंस | variance)) है।