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LSA

10/28 금 1. SVD(Singular Value Decomposition, 특이값 분해) SVD란 A가 m × n 행렬일 때, 다음과 같이 3개의 행렬의 곱으로 분해(decomposition)하는 것을 말한다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 여기서 각 3개의 행렬은 다음과 같은 조건을 만족한다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이때 SVD로 나온 대각 행렬의 대각 원소의 값을 행렬 A의 특이값(singular value)이라고 한다. LSA(Latent Semantic Analysis, 잠재 의미 분석)의 경우 풀 SVD에서 나온 3개의 행렬에서 일부 벡터들을 삭제시킨 절단된 SVD(truncated SVD)를 사용하게 된다. 2. 행렬 1) 전치 행렬(Transposed Matrix) : 원래의.. 더보기

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