귀퉁이 서재

이번 장에서는 특이값 분해(SVD)에 대해 알아보겠습니다. 고유값 분해에 대해 알고 있어야 특이값 분해를 이해할 수 있습니다. 고유값 분해를 잘 모르시는 분은 이전 장을 참고해주시기 바랍니다. 이번 장은 MIT Open Course Ware, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 저), 다크 프로그래머스 블로그를 참고했습니다. 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD) 이전 장에서 고유값 분해에 대해 알아봤습니다. 고유값 분해는 정방 행렬(행과 열의 크기가 같은 행렬)에 대해서만 가능하다고 했습니다. 하지만 특이값 분해는 정방 행렬뿐만 아니라 행과 열의 크기가 다른 행렬에 대해서도 적용할 수 있습니다. 즉, 특이값 분해는 모든 직각 행렬에 대해 가능합니다. SVD는 m x..