Singular Value Decomposition: 편집 역사

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    2024년 12월 2일 (월)

    • 최신이전 06:192024년 12월 2일 (월) 06:19‎ Dendrogram 토론 기여‎ 2,936 바이트 +2,936‎ 새 문서: '''Singular Value Decomposition (SVD)''' is a mathematical technique used to decompose a matrix into three component matrices. It is widely used in data analysis, dimensionality reduction, machine learning, and signal processing. ==Definition== SVD decomposes a matrix \( A \) into three matrices: *'''U:''' An orthogonal matrix containing the left singular vectors. *'''Σ (Sigma):''' A diagonal matrix with singular values sorted in descending order. *'''V^T:''' An orthogonal matr... 태그: 시각 편집
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