svd1 SVD, PCA, ICA 지난 시간까지 우리는 정방행렬을 분해하는 LU분해, QR분해와 그 분해의 도구인 GS process, Householder reflection에 대해 알아보았다. 이번엔 비정방행렬을 분해하는 몇 가지 방법을 간략하게 소개하고자 한다. SVD SVD(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)는 어떤 행렬(A)을 두 정방행렬(U,V^T)과 한 대각행렬(∑)로 분해하는 과정을 의미한다. 이를 행렬로 나타내면 아래와 같다. 여기서 각 행렬을 부르는 용어를 짚고 넘어가보자. U행렬과 V^T행렬은 각각 left singular vectors(U)와 right singular vectors(V^T)로, 직교행렬이다. ∑행렬의 경우 대각성분만이 존재하는 행렬인데, 이 대각성분들을 각각 일컬어 .. 2022. 5. 13. 이전 1 다음 728x90
