SVD

SVD는 'Singular Value Decomposition'의 약자로, 선형대수학에서 행렬을 분해하는 방법 중 하나입니다. SVD는 임의의 m x n 행렬 A를 세 개의 특수한 행렬 U, Σ, V로 분해합니다. 여기서 U는 m x m 직교행렬, Σ는 m x n 대각행렬, V는 n x n 직교행렬입니다. SVD는 데이터 분석, 차원 축소, 이미지 압축, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다. SVD를 통해 행렬의 주요 특성이나 구조를 이해하고 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.