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[ML/DL] PCA, SVD, Linear Discriminant Analysis
기저, 좌표계 기저(Basis), 좌표계 벡터공간 V에 대하여 임의의 벡터집합 S가 서로 1차독립이면서 V를 생성하면 S를 V의 기저라고 함 1차 독립 (선형 독립) 즉, 서로가 선형곱으로 표현되면 안 되겠다! → v1으로 v2를 생성할 수 있게 되니까 ex) 2-dimensional 좌표계 (x축, y축) V1=(1,0), V2 =(0,1) V1과 V2는 서로 1차 독립이면서, 좌표계의 모든 벡터를 1차 결합(선형 결합)을 통해 표현가능 벡터의 '길이'는 0이 아니면 괜찮음!! 행렬 A에 대하여 Ax=λx를 만족할 때, 위 정의에 대해 '기학적 의미해석'을 해보자 행렬 A가 x에 대한 '확대/축소'를 가하는 연산자 선형변환에는 확대/축소. 회전 등이 가능한데, 확대/축소만 가하는경우 x는 고유벡터가 됨..
AI
2020. 5. 1. 02:18