[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 2 SVD,PCA

1. 특이값 분해(Singular Value Decomposition) $ A (= UDV^T) $ 1. U 입력 차원인 $R^m$ 공간에서의 회전 2. D 입력차원인 $R^n $ 공건에 대해 축방향으로의 확대축소한 후, $R^n$ → $R^m$ 으로 차원 변환 3. V 입력 차원인 $R^n 공간에서의 회전 2. 주성분분석(Prinncipal Component Analysisi) 공분산행렬에대한 고유값 분해에 기반을 둔 직교분해 즉 차원을 하나씩 줄이며 간다 $m = \frac{1}{K}\sum ^k_{i=1}x_i \\ C = \frac{1}{K}\sum ^k_{i=1}(x_i - m)(x_i - m)^T$ $C_{n \times n} = W_{n \times n} D_{n times n} W^T_{n..