SVD

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2021 Aug 31 7:31

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Edited

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2025 Feb 3 20:33

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Orthogonal Matrix

Singular Value Decomposition (Full SVD)

A = U\Sigma V^T

U is ortho-normal and left singular vector (mxm)

eigenvectors of $AA^T$

$\Sigma$ is diagonal and singular values (mxn)

V is ortho-normal and right singular vector (nxn)

eigenvectors of $A^TA$

SVD Notion

Singular Vector

SVD Reconstruction

SVD와 PCA, 그리고 잠재의미분석(LSA) · ratsgo's blog

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https://ratsgo.github.io/from%20frequency%20to%20semantics/2017/04/06/pcasvdlsa/

특이값 분해(SVD) - 공돌이의 수학정리노트 (Angelo's Math Notes)

특이값 분해(SVD)가 말하는 것: 직교하는 벡터 집합에 대하여, 선형 변환 후에 그 크기는 변하지만 여전히 직교할 수 있게되는 그 직교 집합은 무엇인가? 그리고 선형 변환 후의 결과는 무엇인가?※ 특이값분해(Singular Value Decomposition, SVD)는 보통 복...

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https://angeloyeo.github.io/2019/08/01/SVD.html

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