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[선형대수] 그람-슈미트 직교화 (Gram–Schmidt Orthogonalization)
그람-슈미트 직교화 (Gram–Schmidt Orthogonalization) 먼저, Gram-Schmidt Orthogonalization, 왜 배우는 걸까? feature 간 수직 (Orthogonal)이 되지 않으면 중복된 정보를 추출하게 된다. -> linearly independent 한 feature를 Orthogonal 하게 만들자! 이전 글(Orthogonal Projection)에 포스팅한 마법의 공식, 다시 등장한다. projection 의 공식이다. 위키피디아에서는 사영 연산자를 다음과 같이 정의한다. 그람-슈미트 과정의 일반화 된 공식은 아래와 같다. 이 공식을 도출해보자. 예제 먼저 2차원에서는 쉽다. Let W = span{v1, v2}, where v1 = [3,6,0].T a..
