특이값 분해 (singular value decomposition1 특이값 분해 (Singular Value Decomposition, SVD) 특이값 분해는 행렬을 고유 벡터와 고윳값을 기반으로 분해하여 다양한 응용에 활용하는 선형 대수학의 강력한 도구입니다. 수학적 정의특이값 분해는 다음과 같은 형태로 표현됩니다.A : m x n 크기의 임의의 행렬 (정방행렬일 필요 없음)U : m x m 크기의 직교행렬. AA^T의 고유 벡터들로 구성V : n x n 크기의 직교행렬. A^TA의 고유 벡터들로 구성Σ : m x n 크기의 대각행렬로, 대각 원소는 A의 특이값 (Singular Values) SVD 계산 방법행렬 A^TA 와 AA^T의 고윳값과 고유벡터를 계산합니다.Σ: A^TA의 고유값들의 제곱근을 대각선 원소로 하는 대각 행렬을 생성합니다.V: A^TA의 고유벡터들로 구성된 직교행렬U: AA^T의 고유벡터들로 구성된 직교행렬최종적으로 A를.. 2024. 11. 18. 이전 1 다음
