오늘 내용은 대표적인 matrix decomposition에 해당하는 PCA, SVD을 이해하기 위한 기본 개념과 증명 과정에 대해 깊이 다루고자 한다.관련 기본 개념들은 eigen decomposition, determinant 등이 있고 Eigen decomposition(고유값 분해)를 이해해해야 PCA를 이해 할 수 있기 때문에 꼭 알아야하는 개념 중 하나이다. Matrix decomposition은 왜 사용해야 할까? Matrix decomposition을 하는 이유는 행렬을 더 작은 구성 요소로 분해하여 계산을 더 쉽게 하거나 데이터의 중요한 특성을 추출하기 위해서 사용한다. 행렬 분해를 통해 우리는 데이터 차원을 축소 할 수 있을 뿐만 아니라 clustering, 중요한 feature 정보 ..
