Cs498, Aml, Eigenvectors, Eigenvalue, Machine Learning.
[1]] 이다. 지금까지 구한 값들로 다시 이야기를 해 보면 우리가 위에서 정의했던 벡터 S는 2x1이고 각각 값이 1, -1인 열벡터에 선형변환을 시키면 값이 1배 늘어나고, 1 1 인 열벡터를 S에다가 선형변환 시키면 크기가 3배 늘어난다는 이야기다. 물론 벡터의 방향은 변하지 않는다. 이 아이겐벡터가 이전에 작성했던 고차원 데이터, 그리고 PCA에서 아주 많이 사용된다. 과제를 혹시라도 빨리 끝내게 되면 high-dimensional data(2) 도 한번 써볼 수 있기를…