특이값분해1 선형대수 - 고유값분해~특이값분해SVD 모든 데이터분석의 근원같은 개념: 고유값 분해 SVD(특이값분해), Pseudo-Inverse, 선형연립방정식의 풀이, PCA(주성분분석) 등주요 응용이 eigenvalue, eigenvector를 그 밑바탕에 깔고 있기 때문Eigenvalue, Eigenvector이 뭐길래?정방행렬 * 고유벡터 = 고유값 * 고유벡터- 고유벡터(eigenvector) : 선형변환 A에 의한 변환 결과가 자기 자신의 상수배가 되는 0이 아닌 벡터- 고유값(eigenvalue) : 이 상수배 값 고유벡터/고유값은 정방행렬(square matrix)에서만 존재한다.단, 고유벡터/고유값은 최소 0개부터 최대 n개까지 존재할 수 있다.고유값과 고유벡터가 왜 중요한가?1. 고유벡터가 중요한 이유: 변화하는 방향이 일정하다면, 해.. 2021. 2. 24. 이전 1 다음
