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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

SVD를 이용한 행렬 분해 실습 및 NMF(Non Negative Matrix Factorization)의 이해

full_matrices인자의 의미

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밑바닥개발자

작성한 질문수 77

0

안녕하세요! 질문하나만 드리겠습니다!

scipy의 svd 함수에서 full_matrices 인자가 True/ False에 따라 SVD분할할 때 분할한 행렬들의 차원수가 달라지는 것 같은데.. T/F값에 따라 궁극적으로 미치는 영향이 무엇인가요..? 이것도 일종의 Compact SVD인건가요..? 저 U, Sigma, Vt의 각 shape를 반환해보면 모두 (6,6) , (6,), (6,6)으로 반환되는거 보면 차원 축소는 아닌 것 같은데...밑의 주석으로 쓴 것은 documentation을 보고 해석해놓은 건데.. 정확히 저게 어떤 영향을 미치는지 궁금합니다..!

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답변 2

0

밑바닥개발자

아하 감사합니다! :) 

0

권 철민

안녕하십니까,

위에 말씀하신 주석이 의미하는 바 그대로 입니다.

일반적으로 svd는 MxN 행렬을 MxM , MxN, NXN 으로 분해합니다. full_matrices=True이면 앞과 같이 분해하는 것이고 full_matrices=False이면 compact 한 형태로 svd를 수행합니다.

svd 가 full_matrices = True이면 차원분해, full_matrices=False이면 차원 축소로 생각하셔도 됩니다.

감사합니다.

안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다

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