고유벡터
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[n133] 고유벡터/고유값/PCAAI 부트캠프 2021. 9. 30. 11:52
Linear Transformation 선형 변환은 벡터들을 더하거나 스칼라 값을 곱하는 것으로, 선형 변환을 했을 때 방향은 변하지 않고 크기만 변한다. 고유 벡터 (Eigenvector) 고유 벡터는 선형 변환을 취했을 때, 방향은 변하지 않고 크기만 변하는 벡터이다. 그 변한 크기가 고유 값 (eigenvalue)이다. 정방행렬 A(n x n인 경우)에 대해 위 식이 성립하는 0이 아닌 벡터 x가 존재 할 때, 람다 상수를 행렬 A의 고유값이라고 하며, 벡터 x를 이에 대응하는 고유 벡터 라고 한다. 람다 상수 : 행렬 A의 고유 값 벡터 x : 고유 벡터 고유 값은 고유벡터 방향으로 얼만큼 크기가 커지는가를 의미한다. 고유값이 큰 순서대로 고유 벡터를 정렬하면, 중요한 순서대로 주성분을 구하는 것..