SVD - 目次 SVD 特異値分解 特異値分解と主成分分析 PCA 未定乗数法 SVD 特異値分解 データを表す行列を A とする。A はほとんどの場合正方行列ではない。また対称行列でもない。特異値分解では A をもとにして 、 という行列を作ることが分解の肝になっている。そうすると、 、 は A の性質を引き継いでいて、正方行列で、しかも対称行列にもなる。こうすると扱いやすくなる。 具体例を構成するために、R 言語で行列の計算をしてみる。 library(MASS) gyou <- 2 retu <- 3 mat1 <- matrix(0, gyou, retu) mat1[1, 1:3] <- c(1, 4, 7) mat1[2, 1:3] <- c(2, 6, 3) こうすると mat1 の値は [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 6 3 この行列は「