[ 몽총이 파이썬 공부 - 7 ] SVD ( 특이값 분해 )

아직 재대로 이해를 못해서 나중에 진도 다 끝내구 처음부터 정독하며 이해하고자 합니다..ㅠㅠ 7.1 특이값 분해 행렬 A 는 A = U∑VT 로 분해될 수 있다는 것이 행렬의 특이값분해 SVD 라고 한다. 임의의 행렬 A에 대해서 ATA 와 AAT 는 대칭행렬이므로 직교 대각화가 가능하다. 이를 이용하면 특이값분해 SVD를 얻을 수 있다. 특이값 분해 공식 A = U∑VT 는 아래의 행렬처럼 나타낼 수 있다. 이때 U 행렬을 Left singular vector V 행렬을 Right singular vector 라고 한다. 여기서 V와 U는 대칭행렬 A를 직교대각화하는 직교행렬이다. 여기서 σ1σ2 .... σk 들은 행렬 A의 고유값의 루트를 씌운 값이다. 즉 σ1σ2 .... σk 의 각각의 제곱은 고유값이다. 예제 1. 주어진 대칭행렬의 특이값분해 (SVD) 구하기 예제에 나와있는 내용을보면서 어찌어찌 적었는데 코드 자체를 이해를 못해서... 파이썬 내에 left_eigenve...

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