잠재 요인 (Latent Factor) 1. 개요 잠재 요인(Latent Factor)이란 데이터 세트에서 직접적으로 관찰되지는 않지만, 관찰 가능한 변수들 간의 관계를 통해 추론할 수 있는 숨겨진 특성을 의미한다. 이 개념은 통계학의 요인 분석(Factor Analysis)에서 유래하였으며, 추천 시스템 외에도 심리 측정, 유전자 분석 등 다양한 분야에서…
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"직교 행렬"에 대한 검색 결과 (총 4개)
좌특이벡터 (Left Singular Vector) 1. 개요 좌특이벡터(Left Singular Vector)는 임의의 행렬 에 대한 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)에서 결과 행렬 를 구성하는 열벡터들로, 행렬 에 의해 변환된 출력 공간(공역)의 정규직교 기저(Orthonormal Basis)를 형성하는 벡터를 …
회전 행렬 (Rotation Matrix) 1. 개요 회전 행렬(Rotation Matrix)이란 선형대수학에서 벡터를 특정 축이나 원점을 중심으로 일정 각도만큼 회전시키는 선형 변환(Linear Transformation)을 수행하는 정사각 행렬이다. 이는 좌표계 내의 점이나 벡터의 방향을 변경하면서도 원점으로부터의 거리(L2 노름)와 벡터 간의 각도를 …
특이값 분해특이값 분해(S Value Decomposition, SVD)는 선형 대수학에서 행렬 특정한 형태로 분해하는 중요한 기법 중 하나이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 데이터 분석, 신호 처리, 기계 학습, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. SVD는 행렬의 구조를 명확히 드러내고, 차원 축소 및 노이…