행렬 분해는 행렬을 더 간단한 구성 요소로 분해하는 데 사용되는 선형 대수학의 강력한 도구입니다. 가장 널리 사용되는 행렬 분해 중 하나는 SVD(Singular Value Decomposition)로, 데이터 과학, 기계 학습 및 이미지 처리에 많은 응용 프로그램이 있습니다. 이 글에서는 SVD, 작동 방식 및 응용 프로그램을 살펴봅니다. 특이값 분해(SVD)란 무엇일까요? SVD는 행렬을 3개의 행렬로 분해하는 행렬 분해 기술입니다. 행렬 A가 주어지면 A = UΣVᵀ가 되도록 세 개의 행렬 U, Σ, V로 분해할 수 있습니다. 여기서 U와 V는 직교 행렬이고 Σ는 A의 특이값을 포함하는 대각 행렬입니다. 특이값은 AᵀA 또는 AAᵀ의 고유값의 제곱근입니다. SVD는 어떻게 작동합니까? SVD는 Aᵀ..