특이값분해 (1) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 특이값 분해[SVD] 6 안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 특이값 분해$($Singular Value Decomposition, SVD$)$에 대해 자세히 알아보겠습니다. SVD는 선형 대수학에서 중요하고 강력한 도구로, 다양한 분야에서 활용되는 개념입니다. 1. 특이값 분해$($SVD$)$의 개념과 의미: 특이값 분해는 임의의 행렬을 세 개의 행렬의 곱으로 분해하는 것을 의미합니다. 이때, 분해되는 세 개의 행렬은 다음과 같습니다: \[ A = U \cdot \Sigma \cdot V^T \] 여기서, A는 임의의 m x n 행렬이며, U는 m x m 직교 행렬, $\Sigma$는 m x n 대각행렬$($비대각 성분이 0인 대각행렬$)$이며, $V^{T}$는 n x n 직교 행렬입니다. 이때, U와 $V^T$는 각각 A와 .. 이전 1 다음