SVD 종류1 차원 축소 - 특잇값 분해(SVD) 및 PCA 관계 차원 축소의 마지막 포스팅으로 특잇값 분해(SVD)에 대해 알아보도록 하겠습니다. SVD는 머신러닝 뿐만아니라 딥러닝에서도 사용하는 차원 축소 기법입니다. 알려지기로는 신호 처리와 통계학 분에에 자주 사용된다고 합니다. 개인적인 경험으로는 NLP(자연어 처리, Natural Language Processing)를 다룰때 텍스트를 통계 기반 기법으로 처리할 때 사용했습니다. 특잇값 분해(SVD, Singular Value Decomposition) 행렬을 특정한 구로로 분해하는 방식으로 고유값 분해처럼 행렬을 대각화하는 방법 중에 하나입니다. 어떤 nxm행렬 A는 다음과 같은 형태의 세 가지 행렬의 곱으로 분해 할 수 있습니다. 수식 𝐴=𝑈Σ𝑉^𝑇 와 같습니다. 𝑈 =mxm 직교행렬 Σ=mxn 대각행렬 V.. 2023. 10. 11. 이전 1 다음
