AI, Linear Algebra, Deep Learning, Pca, Svd.
matrix가 아니게 된다는 점입니다. 두번째 그림처럼, truncate을 한 뒤에는 U~ 의 matrix 모양이 바뀌게 된다는걸 명심해야 합니다. 아주 어려운 이야기인 것 같지만, 결국에는 rank r로 truncate된 maatrix로 matrix x를 아주 정확하게 approximate 할 수 있다는것이 이 matrix approximation의 결론입니다. References: Professor. Steve Brunton: Singular Value Decomposition (SVD): Matrix Approximation