교수님
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#Singular Value Decomposition #특이값분해(3)Data miner/Linear Algebra 2019. 11. 28. 22:13
(AA')와 (A'A)가 대칭행렬이라고 언급하며 특이값분해(2)의 포스팅을 마무리하였다. 이 포스팅에서는 대칭행렬의 특징을 다루고자 한다. A'A(A'는 A의 transpose한 행렬이라고 생각하자)가 SVD에서 나온 이유는, SVD를 eigendecomposition으로 풀기 위함이었다. 일반적으로 (n*n)크기의 B라는 정사각행렬은 linearly independent한 eigenvector가 존재할 때만 대각화가 가능하다. 하지만, 신기하게도 Symmetric Matrix에 대해서, 그러니까 대각선을 중심으로 접었을 때 데칼코마니처럼 값이 같은 경우의 Matrx의 경우에는 항상 대각화가 가능하다(Always diagonalizable). 대각화가 가능하므로, Eigendecomposition이 무조..