eigenvalue1 [선형대수] 고윳값 분해 (Eigenvalue Decomposition) 고윳값 분해는 주성분 분석에 사용되는, 데이터 과학에 선형 대수가 큰 공헌을 한 개념이다. 고윳값 분해를 통해 고윳값(Eigen value)과 고유벡터(Eigen vector)를 계산할 수 있다. 고윳값 분해는 기하학, 통계, 제어 등 각 분야에 따라 다양한 해석 관점이 존재한다. 본 글에서는 기하학적 관점에서의 고윳값 분해를 확인한다. 고윳값과 고유벡터 먼저, 행렬과 벡터의 곱을 다음 관점에서 볼 수 있다. 행렬은 벡터의 크기와 방향을 변화시키는 특징을 가지고 있는 것이다. (아래 왼쪽 그림) 그 중에서도 특정 행렬과 벡터는 곱했을 때, 방향은 변하지 않고 크기만 변하는 경우가 있다. 이때 벡터를 행렬의 고유벡터라 하며, 변하는 크기 값을 고윳값이라 한다. (아래 우측의 그래프에서, 행렬 A는 벡터 v.. 2024. 1. 16. 이전 1 다음
